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前言
工欲善其事必先利其器,对工具的熟练程度很多时候决定你工程项目的质量和上限。对于人工智能工程师来说,搭建本地深度学习环境来说是比较麻烦的一件事,其中涉及到较多的相关硬件和软件的兼容问题。很多初学者安装的深度学习框架环境仅能够使用CPU运行并没有利用到GPU,关于很多硬件关联的深度学习训练框架并没有清楚的认知,导致配置环境的时候很容易出现各类错误。所以本篇文章主要讲述清楚如何搭建深度学习环境以及框架选择和自己硬件匹配的系统。
如果你发现深度学习看似难以掌握,我将尽力简化知识,将其转化为我们更容易理解的内容。我会确保你能够理解知识并顺利运用到实践中。在后期,我将发布一系列专门解析深度学习框架的文章,但在开始学习之前,我们需要对深度学习的理论知识和实践操作有一定的熟悉度。
作为一个从事数据建模五年的专业人士,我参与了许多数学建模项目,了解各种模型的原理、建模流程和题目分析方法。我希望通过这个专栏让你能够快速掌握各类数学模型、机器学习和深度学习知识,并掌握相应的代码实现。每篇文章都包含实际项目和可运行的代码。我会紧跟各类数模比赛,将最新的思路和代码分享给你,保证你能够高效地学习这些知识。
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