關(guān)于tensorflow程序中什么計算使用cpu，什么計算使用gpu？Tensorflow，顧名思義，處理張量計算。實際上，它主要處理浮點矩陣的加法和乘法。這種操作模式對于基于SIMT架構(gòu)的GPU來說

關(guān)于tensorflow程序中什么計算使用cpu，什么計算使用gpu？

Tensorflow，顧名思義，處理張量計算。實際上，它主要處理浮點矩陣的加法和乘法。這種操作模式對于基于SIMT架構(gòu)的GPU來說無疑更有優(yōu)勢。例如，1000美元的1080ti可以實現(xiàn)10tflops的浮點運算能力，而同等價格的CPU的浮點運算能力還不到十分之一。

當然，這并不意味著GPU比CPU更好。這兩個芯片的設(shè)計目的不同。CPU優(yōu)于分支處理，更適合于人機交互應(yīng)用。GPU優(yōu)于大規(guī)模計算，適合于科學計算。

球坐標系下散度的公式如何推導(dǎo)？

這是解決球坐標系發(fā)散的公式。教科書正文或附錄中都會有這個公式。E只與R有關(guān)，且只與R方向的分量有關(guān)。其尺寸隨R的增大而增大，與Xita和fai無關(guān)。它可以根據(jù)球坐標系下的散度公式來計算。E=erer EθEθEφEφ=（R^3 ar^2）er 0 er=R^3 ar^2，Eθ=Eφ=0，將er代入第三個公式，求導(dǎo)數(shù)。

為什么交叉熵cross-entropy可以用于計算代價？

學人工智能，為什么要先學數(shù)學？

這是一個非常好的問題。作為一個技術(shù)從業(yè)者，讓我來回答這個問題。

首先，人工智能是一門非常典型的交叉學科，不僅涉及數(shù)學，還涉及計算機科學、控制科學、經(jīng)濟學、哲學、神經(jīng)學、語言學等學科。因此，人工智能技術(shù)不僅難度大，而且知識量巨大。這也是人工智能人才培養(yǎng)長期以來集中在研究生教育中的重要原因。

目前，人工智能有六大研究領(lǐng)域，包括自然語言處理、計算機視覺、機器學習、知識表示、自動推理和機器人學。這些研究方向離不開數(shù)學知識。因此，如果我們想在人工智能的研究和發(fā)展領(lǐng)域進一步發(fā)展，我們必須有一個堅實的數(shù)學基礎(chǔ)。

以機器學習為例，機器學習的步驟包括數(shù)據(jù)采集、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、算法訓練、算法驗證和算法應(yīng)用。因此，機器學習的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，核心是算法。因此，機器學習問題也可以看作是一個數(shù)學問題。機器學習在人工智能領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，很多初學者在進入人工智能領(lǐng)域之前都會從機器學習開始。為了順利地介紹機器學習的相關(guān)知識，數(shù)學基礎(chǔ)是非常關(guān)鍵的。盡管人工智能對于數(shù)學的要求是比較高的，即使數(shù)學基礎(chǔ)不好，你也可以在學習人工智能技術(shù)的過程中逐步彌補自己的數(shù)學弱點。在學習人工智能技術(shù)的初級階段，你不會遇到非常復(fù)雜的數(shù)學問題。你只需要有一些線性代數(shù)和概率論的基礎(chǔ)知識。

最后，人工智能技術(shù)的學習對場景的要求比較高，不建議完全通過自學來學習人工智能技術(shù)。最好利用研發(fā)團隊的實驗和交流環(huán)境，不斷提高研發(fā)能力。