深度學習平臺的模型部署？我們可以幫助提供端到端的解決方案，從培訓到在線推理，特別是在培訓平臺上，我們有自己的一體機。DGX系列有DGX-1服務器和DGX工作站系列。本系列最大的優(yōu)點是預裝了操作系統(tǒng)和各

深度學習平臺的模型部署？

我們可以幫助提供端到端的解決方案，從培訓到在線推理，特別是在培訓平臺上，我們有自己的一體機。DGX系列有DGX-1服務器和DGX工作站系列。本系列最大的優(yōu)點是預裝了操作系統(tǒng)和各種GPU優(yōu)化框架，如cafe、tensorflow等，這樣用戶部署起來會非常簡單。他們只需要簡單地打開設施，選擇你使用的深度學習框架，比如cafe、tensorflow等，通過doc，他們只需要下拉框架就可以進行深度學習。

在培訓中選擇什么樣的網(wǎng)絡模式，可以根據(jù)自己的實際情況，選擇Google net、alexnet等網(wǎng)絡模式進行一些修改，以適應自己的深度學習目標。同時，我們需要準備相應的數(shù)據(jù)進行訓練。

此外，我們還提供了一個圖形培訓平臺，稱為基于Web UI的數(shù)字，也可以在DGX服務器上運行。它可以通過圖形界面選擇你的神經(jīng)網(wǎng)絡模型和數(shù)據(jù)?？梢允褂枚鄠€GPU進行訓練，非常方便。培訓過程也可以以圖形方式顯示。在培訓方面，如果用戶對這些框架的部署不是特別熟悉，建議您使用DGX一體機進行深入的學習培訓。對于訓練好的模型，我們可以使用tensorrt進行優(yōu)化并部署到不同的GPU平臺。我們可以支持嵌入式平臺digits、tspacts2、低功耗GPU P4或其他高功耗GPU等

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學習框架？

如果您想用少量的代碼快速構建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡，keras是最快的，而且順序API和模型非常強大。而且keras的設計非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構造過程非常復雜（尤其對于初學者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設計原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對較慢。如果高度包裝，上述缺點將更加明顯。除了一些對速度要求較低的工業(yè)應用外，由于tensorflow的速度較高，因此會選擇tensorflow

如果您在驗證您的想法時，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個性空間。此外，對神經(jīng)網(wǎng)絡的控制程度將在很大程度上決定對網(wǎng)絡的理解和優(yōu)化，而keras提供的權限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權，比如是否訓練其中一個變量、操作梯度（以獲得訓練進度）等等。

盡管它們都提供了深度學習模型通常需要的功能，但如果用戶仍然追求一些高階功能選擇，例如研究特殊類型的模型，則需要tensorflow。例如，如果您想加快計算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實現(xiàn)與多個線程的相同會話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯誤和加快操作速度。

python訓練好的tensorflow模型可否并行多線程在服務器上運行？怎么實現(xiàn)？

模型本身只是一組參數(shù)和框架。使用多個線程運行取決于應用程序方法，與訓練無關。如果能夠部署分布式計算，就可以實現(xiàn)多線程、多服務器的分布式計算。如果我們不能部署它，那就沒辦法了。