想學(xué)習(xí)pytorch，需要先學(xué)習(xí)python嗎？pytorch是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架，想學(xué)習(xí)它，最好先學(xué)一些python的編程基礎(chǔ)，因?yàn)楹芏嗍褂昧藀ytorch的代碼都是用python開(kāi)發(fā)的，先

想學(xué)習(xí)pytorch，需要先學(xué)習(xí)python嗎？

pytorch是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架，想學(xué)習(xí)它，最好先學(xué)一些python的編程基礎(chǔ)，因?yàn)楹芏嗍褂昧藀ytorch的代碼都是用python開(kāi)發(fā)的，先學(xué)點(diǎn)python打好基礎(chǔ)之后，更有助于您理解和學(xué)習(xí)pytorch，就比如要建房子先要打好地基，是一個(gè)道理。

網(wǎng)上關(guān)于python的免費(fèi)教程很多，在我的今日條頭文章里面就寫過(guò)一篇關(guān)習(xí)python學(xué)習(xí)教程的文章，了解了python的一些基本語(yǔ)法，可以編寫和運(yùn)行一些簡(jiǎn)單的python程序之后就可以開(kāi)始學(xué)pytorch了，它的官網(wǎng)有個(gè)學(xué)習(xí)教程可參考：http：//pytorch.org/tutorials/

高通驍龍855Plus對(duì)比865哪個(gè)更好？

肯定是865更好，這個(gè)不用懷疑的！

1、CPU內(nèi)核更新，必然帶來(lái)更好的性能，更好的功耗什么的。

855 plus使用的是A76，而865使用的是A77，A77較A76性能提升20%，而功耗低了20%。

從具體的來(lái)看，驍龍865使用了一顆2.84GHz的Cortex-A77大核心、三顆2.42GHz的A77中核心及四顆1.8GHz的A55小核心。

而855 Plus使用的是一顆2.96GHz的大核A76、三個(gè)2.42GHz的中核A76、四個(gè)1.80GHz的小核A55。

2、從GPU來(lái)看，驍龍865和855 依然使用的是Adreno 640，但頻率不一樣了，驍龍865在原有的基礎(chǔ)上進(jìn)行了頻率提升，性能提升幅度大概在15%左右，而GPU影響游戲體驗(yàn)，所以明顯也是865更好。

此外，855plus是一顆4G芯片，可以通過(guò)外掛5G基帶來(lái)實(shí)現(xiàn)5G功能，但這會(huì)造成資源的浪費(fèi)，因?yàn)?55 本身帶有基帶芯片的，又加一顆基帶芯片了。

但865是一顆單芯片，不帶基帶，需要外掛基帶，這樣不會(huì)造成資源的浪費(fèi)，從這一點(diǎn)上來(lái)看，也會(huì)更強(qiáng)。

其實(shí)綜合起來(lái)看，865是855 的升級(jí)版，想都不用想，肯定是性能更強(qiáng)的，芯片從來(lái)都是如此，新的總比舊的強(qiáng)啊。

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用有哪些方面？

一、關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)

所謂機(jī)器學(xué)習(xí)，最簡(jiǎn)單明了的說(shuō)法就是讓機(jī)器像人那樣學(xué)習(xí)(不過(guò)，由于人工智能技術(shù)，機(jī)器可能自己涌現(xiàn)出超人類的智能），所謂的機(jī)器就是指計(jì)算機(jī)一類的機(jī)器（包括電子計(jì)算機(jī)、中子計(jì)算機(jī)、光子計(jì)算機(jī)和神經(jīng)計(jì)算機(jī)等）

在上個(gè)世紀(jì)60年代，機(jī)器學(xué)習(xí)就被定義為一門人工智能的科學(xué)，今天它更是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科涉及到概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論等復(fù)雜科學(xué)。

如果再用最簡(jiǎn)單直白的話說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓機(jī)器自己通過(guò)學(xué)習(xí)大量的資料，然后自己總結(jié)規(guī)則，歸納出自己學(xué)習(xí)的成果。

其應(yīng)用場(chǎng)景其實(shí)相當(dāng)廣泛。網(wǎng)上的一些回答，傾向于把它的應(yīng)用場(chǎng)景約束在一些非?？茖W(xué)或者僅僅數(shù)理研究上的東西上。而實(shí)際上，包括人臉識(shí)別、阿爾法狗等，都是機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景。

二、場(chǎng)景：人臉識(shí)別、下棋、開(kāi)車等

對(duì)于人臉等圖片的識(shí)別，需要大量輸入相關(guān)資料，好讓機(jī)器自己通過(guò)深度學(xué)習(xí)，從這些資料中歸納出機(jī)器能夠識(shí)別的規(guī)律。

至于像阿爾法狗那樣的計(jì)算機(jī)圍棋高手，可謂是深入學(xué)習(xí)的楷模。在其第一代的時(shí)候，阿爾法狗可以輸入各種棋譜提升自己的能力，從而遠(yuǎn)超人類同行。

而在第二位的時(shí)候機(jī)器甚至可以自己和自己下棋，因此除了更多人類都沒(méi)有見(jiàn)識(shí)過(guò)的新棋譜。

隨著人工智能的普及，機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)被用到越來(lái)越廣泛的領(lǐng)域里。畢竟整個(gè)世界有無(wú)窮無(wú)盡的信息和資料，而光靠人是無(wú)法全面接收的。讓特斯拉那樣的智能電動(dòng)車，擁有高超的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，持續(xù)學(xué)習(xí)每天瞬息萬(wàn)變的交通情況，那么使時(shí)間長(zhǎng)反而性能就會(huì)越好，

這也正是深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)項(xiàng)，在算法一定的情況之下，唯有更大數(shù)量，更全面的數(shù)據(jù)才能夠更好地展現(xiàn)算法的優(yōu)勢(shì)，甚至改良計(jì)算機(jī)的算法。

如何向人類同伴證明自己不是一個(gè)人工智能？

謝邀請(qǐng)：

人工智能機(jī)器人再先進(jìn)科學(xué)技術(shù)再發(fā)達(dá)，它還有人造的機(jī)器人，人的一舉一動(dòng)，眼神傳遞，面目表情，高興時(shí)象萬(wàn)花齊放晴空萬(wàn)里，不高興時(shí)被人或眼前事激怒，象雷暴滾滾天崩地裂發(fā)出怒吼。

機(jī)器人它的功能是人為沒(méi)置功能，科學(xué)技術(shù)一步步提高，它的功能也跟隨提高，設(shè)置的功能是有限制的，人的思維是無(wú)限制，想象力無(wú)窮無(wú)盡，是任何機(jī)器人不能替代的。

一般人的大腦利用律也就百份之十之二十，沒(méi)有得到充分利用的腦細(xì)胞占大半，搞科研的多數(shù)也用不上一半，愛(ài)因斯坦的大腦利用律也就百分之五十左右，太好腦越用越活越靈，越想越開(kāi)。有些人的大腦也不一定是多么特別好，只因勤奮多想多干，做出超出一般人的成績(jī)，被很多人認(rèn)為她他的智商特別高。

深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型有哪些？

移動(dòng)端推理框架的話首推ncnn：

有第三方工具支持pytorch的模型轉(zhuǎn)換，或者Pytorch轉(zhuǎn)onnx，ncnn也支持onnx模型轉(zhuǎn)換。

然后阿里新開(kāi)源的mnn也可以試試：

不過(guò)目前只支持tensorflow，caffe和onnx的轉(zhuǎn)換，不過(guò)可以pytorch轉(zhuǎn)onnx，mnn目前onnx支持的版本是3有點(diǎn)舊。

我只用玩過(guò)上面兩個(gè)，其他的框架你可以在下面這個(gè)鏈接，找到Inference Framework這一項(xiàng)，里面列出了許多移動(dòng)端推理框架：