tensorflow框架 如何學(xué)習(xí)tensorflow?
如何學(xué)習(xí)tensorflow?Tensorflow是谷歌開發(fā)的人工智能框架?,F(xiàn)在它有了一個(gè)中國官方網(wǎng)站和社區(qū)。你可以仿效官網(wǎng)學(xué)習(xí)。如果你不懂,可以去tensorflow社區(qū)查看,或者提問,當(dāng)然GitH
如何學(xué)習(xí)tensorflow?
Tensorflow是谷歌開發(fā)的人工智能框架?,F(xiàn)在它有了一個(gè)中國官方網(wǎng)站和社區(qū)。你可以仿效官網(wǎng)學(xué)習(xí)。如果你不懂,可以去tensorflow社區(qū)查看,或者提問,當(dāng)然GitHub在這方面也有很多知識,你可以參考學(xué)習(xí),如果沒有GPU,你可以使用谷歌的colab,免費(fèi)的GPU
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!作為IT行業(yè)從業(yè)者和計(jì)算機(jī)專業(yè)教育者,讓我回答這個(gè)問題。
首先,如果您從學(xué)習(xí)Python語言本身的角度出發(fā),您不需要配置太高的計(jì)算機(jī)。普通辦公電腦完全可以滿足要求,或者大部分在售筆記本電腦都可以滿足基本的學(xué)習(xí)要求。
但是,學(xué)習(xí)Python通常必須有明確的學(xué)習(xí)方向。不同的學(xué)習(xí)方向在計(jì)算機(jī)配置上仍有一些具體的要求。目前Python的主要學(xué)習(xí)方向包括web開發(fā)、大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能開發(fā)和嵌入式開發(fā),其中大數(shù)據(jù)開發(fā)和人工智能開發(fā)對計(jì)算機(jī)配置仍有一定的要求。
大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展通常對計(jì)算機(jī)內(nèi)存有更高的要求。一個(gè)重要原因是,大數(shù)據(jù)平臺(tái)通常對內(nèi)存有更高的要求。很多大數(shù)據(jù)平臺(tái)至少需要8g內(nèi)存,而一些商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)對內(nèi)存的要求更高。因此,如果你想學(xué)習(xí)Python,從事大數(shù)據(jù)開發(fā),就需要配置一個(gè)內(nèi)存,計(jì)算機(jī)越大越好。另外,對于初學(xué)者來說,通常需要通過虛擬機(jī)在自己的計(jì)算機(jī)上構(gòu)建偽分布式集群,這對內(nèi)存容量提出了更高的要求。
人工智能的發(fā)展通常需要一個(gè)強(qiáng)大的GPU,所以如果你想學(xué)習(xí)Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))、計(jì)算機(jī)視覺等方面的開發(fā),就必須配備一個(gè)更好的顯示卡,這樣會(huì)大大提高實(shí)驗(yàn)速度。另外,人工智能的發(fā)展方向?qū)PU和內(nèi)存也有一定的要求。
最后,在硬盤的配置上,最好選擇速度更快的固態(tài)盤,而且容量不需要太大。