深度神经网络怎么用
深度學習 對硬件的要求
之前熱衷于學習理論知識，目前想跑代碼了發(fā)現(xiàn)不知道從何下手，自己電腦上搭建的平臺基本就是個擺設(shè)，因為跑不起來呀。今天我們就來看看想做深度學習應(yīng)該怎么下手。
首先了解下基礎(chǔ)知識：1、深度學習用cpu訓練和用gpu訓練的區(qū)別（1）CPU主要用于串行運算；而GPU則是大規(guī)模并行運算。由于深度學習中樣本量巨大，參數(shù)量也很大，所以GPU的作用就是加速網(wǎng)絡(luò)運算。
（2）CPU算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是可以的，算出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)放到實際應(yīng)用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。而目前GPU運算主要集中在矩陣乘法和卷積上，其他的邏輯運算速度并沒有CPU快。
目前來講有三種訓練模型的方式：1. 自己配置一個“本地服務(wù)器”，俗稱高配的電腦。這個選擇一般是臺式機，因為筆記本的“高配”實在是太昂貴了，同一個價格可以買到比筆記本好很多的配置。
如果是長期使用，需要長期從事深度學習領(lǐng)域的研究，這個選擇還是比較好的，比較自由。① 預(yù)算一萬以內(nèi)的機器學習臺式機/主機配置：② 從李飛飛的課程里，可以看到她的電腦配置，這個配置是機器學習的基本設(shè)置。
內(nèi)存：4X8G 顯示卡： 兩個NV GTX 1070硬盤： HDD一個， SSD兩個③ 配置主機需要了解的參數(shù)（在上一篇博客中已經(jīng)詳細介紹了各個參數(shù)的含義）：GPU：一個好的GPU可以將你的訓練時間從幾周縮減成幾天，所以選GPU一定要非常慎重。
可以參看GPU天梯榜，都是一些比較新的型號具有很強的性能。在英偉達產(chǎn)品系列中，有消費領(lǐng)域的GeForce系列，有專業(yè)繪圖領(lǐng)域的Quadro系列，有高性能計算領(lǐng)域的Tesla系列，如何選擇？
有論文研究，太高的精度對于深度學習的錯誤率是沒有提升的，而且大部分的環(huán)境框架都只支持單精度，所以雙精度浮點計算是不必要，Tesla系列都去掉了。
從顯卡效能的指標看，CUDA核心數(shù)要多，GPU頻率要快，顯存要大，帶寬要高。這樣，最新Titan X算是價格便宜量又足的選擇。CPU：總的來說，你需要選擇一個好的GPU，一個較好的CPU。
作為一個高速的串行處理器，常用來作為“控制器”使用，用來發(fā)送和接收指令，解析指令等。
由于GPU內(nèi)部結(jié)構(gòu)的限制，使得它比較適合進行高速的并行運算，而并不適合進行快速的指令控制，而且許多的數(shù)據(jù)需要在GPU和CPU之間進行存取，這就需要用到CPU，因為這是它的強項。
內(nèi)存條：主要進行CPU和外設(shè)之間的數(shù)據(jù)交換，它的存取速度要比硬盤快好幾倍，但是價格比較昂貴，通常會和容量成正比。
內(nèi)存大小最起碼最起碼最起碼要大于你所選擇的GPU的內(nèi)存的大小（最好達到顯存的二倍，當然有錢的話越大越好）。在深度學習中，會涉及到大量的數(shù)據(jù)交換操作（例如按batch讀取數(shù)據(jù)）。
當然你也可以選擇將數(shù)據(jù)存儲在硬盤上，每次讀取很小的batch塊，這樣你的訓練周期就會非常長。
常用的方案是“選擇一個較大的內(nèi)存，每次從硬盤中讀取幾個batch的數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中，然后進行數(shù)據(jù)處理”，這樣可以保證數(shù)據(jù)不間斷的傳輸，從而高效的完成數(shù)據(jù)處理的任務(wù)。
電源問題：一個顯卡的功率接近300W，四顯卡建議電源在1500W以上，為了以后擴展，可選擇更大的電源。固態(tài)硬盤：作為一個“本地存儲器”，主要用于存儲各種數(shù)據(jù)。由于其速度較慢，價格自然也比較便宜。
建議你選擇一個較大容量的硬盤，通常會選擇1T/2T。一個好的方法是：“你可以利用上一些舊的硬盤，因為硬盤的擴展十分簡單，這樣可以節(jié)省一部分資金。”
谷歌人工智能寫作項目：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偽原創(chuàng)
求推薦適合深度學習的服務(wù)器
深度學習起源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但現(xiàn)在已超越了這個框架好文案。
至今已有數(shù)種深度學習框架，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度置信網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，已被應(yīng)用計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別與生物信息學等領(lǐng)域并獲取了極好的效果。
深度學習的動機在于建立可以模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像、文本和聲音等。
深度學習通過學習一種深層非線性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，只需簡單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)即可實現(xiàn)復雜函數(shù)的逼近，并展現(xiàn)了強大的從大量無標注樣本集中學習數(shù)據(jù)集本質(zhì)特征的能力。
深度學習能夠獲得可更好地表示數(shù)據(jù)的特征，同時由于模型的層次深（通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點，百度“深”的好處是可以控制隱層節(jié)點的數(shù)目為輸入節(jié)點數(shù)目的多項式倍而非多達指數(shù)倍）、表達能力強，因此有能力表示大規(guī)模數(shù)據(jù)。
藍海大腦作為深度學習服務(wù)器的專業(yè)廠商，建議您選擇深度學習服務(wù)器時需要注意以下幾點：1.深度學習需要大量的并行計算資源，而且動輒計算幾天甚至數(shù)周，而英偉達NVIDIA、英特爾Intel、AMD 顯卡（GPU)恰好適合這種工作，提供幾十上百倍的加速，性能強勁的GPU能在幾個小時內(nèi)完成原本CPU需要數(shù)月完成的任務(wù)，所以目前深度學習乃至于機器學習領(lǐng)域已經(jīng)全面轉(zhuǎn)向GPU架構(gòu)，使用GPU完成訓練任務(wù)。
2.如今即使使用GPU的深度學習服務(wù)器也要持續(xù)數(shù)天乃至數(shù)月（取決于數(shù)據(jù)規(guī)模和深度學習網(wǎng)絡(luò)模型），需要使用單獨的設(shè)備保障,保證訓練任務(wù)能夠7x24小時長期穩(wěn)定運行。
3.獨立的深度學習工作站（服務(wù)器）可以方便實現(xiàn)實驗室計算資源共享，多用戶可以在個人電腦編寫程序，遠程訪問到深度學習服務(wù)器上排隊使用計算資源，減少購買設(shè)備的開支并且避免了在本地計算機配置復雜的軟件環(huán)境。
藍海大腦通過多年的努力，攻克了各項性能指標、外觀結(jié)構(gòu)設(shè)計和產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)等關(guān)鍵技術(shù)問題，成功研制出藍海大腦深度學習水冷工作站 HD210 系列。
該產(chǎn)品圖形處理速度快，支持 GPU 卡熱插拔，具有高性價比，低噪音等特點，外形美觀，滿足了人工智能企業(yè)對圖形、視頻等信息的強大計算處理技術(shù)的需求。更好地為深度學習訓練服務(wù)。
型號 藍海大腦深度學習服務(wù)器英特爾處理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,2.4GHz,35.75MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W.1TB Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TB Intel Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TBAMD處理器 AMD銳龍Threadripper Pro 3945WX 4.0GHz/12核/64M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 3955WX 3.9GHz/16核/64M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 3975WX 3.5GHz/32核/128M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 3995WX 2.7GHz/64核/256M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 5945WX 4.1G 12核/64M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 5955WX 4.0G 16核/64M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 5965WX 3.8G 24核/128M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 5975WX 3.6G 32核/128M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 5995WX 2.7G 64核/256M/3200/280W顯卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4 NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4, NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4, NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4硬盤 NVMe.2 SSD: 512GB，1TB； M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD), SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,1.2TGB,1.8TB HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB 外形規(guī)格 立式機箱 210尺寸mm（高*深*寬) : 726 x 616 x 266 210A尺寸mm（高*深*寬) : 666 x 626 x 290 210B尺寸mm（高*深*寬) : 697 x 692 x 306 聲卡：7.1通道田聲卡 機柜安裝 : 前置機柜面板或倒軌（可選）電源 功率 : 1300W×2; 2000W×1軟件環(huán)境 可預(yù)裝 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底層加速庫、選裝 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度學習框架。
前置接口 USB3.2 GEN2 Type-C×4 指承燈電和硬盤LED 靈動擴展區(qū) : 29合1讀卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可選） 讀卡器 : 9合1SD讀卡器（可選） 模擬音頻 : 立體聲、麥克風 后置接口 PS2接口 : 可選 串行接口 : 可選 USB3.2 GEN2 Type-C×2 網(wǎng)絡(luò)接口 : 雙萬兆 (RJ45) IEEE 1394 : 擴展卡口 模擬音頻 : 集成聲卡 3口 連接線 專用屏蔽電纜（信號電纜和電源電纜）資料袋 使用手冊、光盤1張、機械鍵盤、鼠標、裝箱單、產(chǎn)品合格證等。
mac跑深度學習會炸嗎
為什么說深度學習需要GPU呢？
研究深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大多都離不開GPU，在GPU的加持下，我們可以更快的獲得模型訓練的結(jié)果。
深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個計算任務(wù)都是獨立于其他計算的，任何計算都不依賴于任何其他計算的結(jié)果，可以采用高度并行的的方式進行計算。
而GPU相比于CPU擁有更多獨立的大吞吐計算通道，較少的控制單元使其不會受到計算以外的更多任務(wù)的干擾，所以深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在GPU的加持下會高效地完成計算任務(wù)。
我們公司的GPU用的就是思騰合力家的，思騰合力深思系列產(chǎn)品就很適用于人工智能和深度學習訓練等多領(lǐng)域GPU服務(wù)器，產(chǎn)品還挺好用。
學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習需要什么硬件
深度學習用cpu訓練和用gpu訓練有什么區(qū)別
1、深度學習用cpu訓練和用gpu訓練的區(qū)別（1）CPU主要用于串行運算；而GPU則是大規(guī)模并行運算。由于深度學習中樣本量巨大，參數(shù)量也很大，所以GPU的作用就是加速網(wǎng)絡(luò)運算。
（2）CPU算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是可以的，算出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)放到實際應(yīng)用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。而目前GPU運算主要集中在矩陣乘法和卷積上，其他的邏輯運算速度并沒有CPU快。
2、深度學習深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。
深度學習是機器學習研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學習是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。
觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。
使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練，一個最大的問題就是訓練速度的問題，特別是對于深度學習而言，過多的參數(shù)會消耗很多的時間，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練過程中，運算最多的是關(guān)于矩陣的運算，這個時候就正好用到了GPU，GPU本來是用來處理圖形的，但是因為其處理矩陣計算的高效性就運用到了深度學習之中。
什么是深度學習？深度學習能用來做什么？
深度學習是基于機器學習延伸出來的一個新的領(lǐng)域，由以人大腦結(jié)構(gòu)為啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為起源加之模型結(jié)構(gòu)深度的增加發(fā)展，并伴隨大數(shù)據(jù)和計算能力的提高而產(chǎn)生的一系列新的算法。
在深度學習中，計算機模型學習直接從圖像、文本或聲音中執(zhí)行分類任務(wù)。深度學習模式可以達到新的精確度，有時甚至超過人類的表現(xiàn)。
大多數(shù)深度學習方法使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，這也是深度學習模型通常被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原因。
深度學習學什么？
深度學習主要學的有：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP反向傳播算法、TensorFlow深度學習工具等。
深度學習英文全稱為：deep learning，是機器學習的分支，主要是把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當作構(gòu)架，進而對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。
至今已有數(shù)種深度學習框架，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度置信網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被應(yīng)用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別與生物信息學等領(lǐng)域并獲取了極好的效果。
另外，“深度學習”已成為類似術(shù)語，或者說是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的品牌重塑。通過多層處理，逐漸將初始的“低層”特征表示轉(zhuǎn)化為“高層”特征表示后，用“簡單模型”即可完成復雜的分類等學習任務(wù)。
由此可將深度學習理解為進行“特征學習”或“表示學習”。以往在機器學習用于現(xiàn)實任務(wù)時，描述樣本的特征通常需由人類專家來設(shè)計，這成為“特征工程”（feature engineering）。
眾所周知，特征的好壞對泛化性能有至關(guān)重要的影響，人類專家設(shè)計出好特征也并非易事；特征學習（表征學習）則通過機器學習技術(shù)自身來產(chǎn)生好特征，這使機器學習向“全自動數(shù)據(jù)分析”又前進了一步。
而深度學習的主要應(yīng)用場景為：語音識別微軟研究人員通過與hinton合作，首先將RBM和DBN引入到語音識別聲學模型訓練中，并且在大詞匯量語音識別系統(tǒng)中獲得巨大成功，使得語音識別的錯誤率相對減低30%。
但是，DNN還沒有有效的并行快速算法，很多研究機構(gòu)都是在利用大規(guī)模數(shù)據(jù)語料通過GPU平臺提高DNN聲學模型的訓練效率。
在國際上，IBM、google等公司都快速進行了DNN語音識別的研究，并且速度飛快。國內(nèi)方面，阿里巴巴，科大訊飛、百度、中科院自動化所等公司或研究單位，也在進行深度學習在語音識別上的研究。
自然語言處理等其他領(lǐng)域很多機構(gòu)在開展研究，2013年Tomas Mikolov,Kai Chen,Greg Corrado,Jeffrey Dean發(fā)表論文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型，與傳統(tǒng)的詞袋模型（bag of words）相比，word2vector能夠更好地表達語法信息。
深度學習在自然語言處理等領(lǐng)域主要應(yīng)用于機器翻譯以及語義挖掘等方面。
什么是深度學習？如何保持深度學習？
現(xiàn)在的科技發(fā)展速度非常快，對于智能設(shè)備將是一個發(fā)展方向，而其實我們以為的智能設(shè)備并不具備我們這樣的學習能力，他們是通過無數(shù)圖片，視頻去發(fā)現(xiàn)其中的學習秘密，然后慢慢發(fā)展成為智能化的，其中大家最熟知的就是深度學習這個詞了，但是很多人不知道什么是深度學習？
如何保持深度學習？其實簡單來說就是電腦芯片的深度挖掘，可以讓芯片處于長時間的工作達到保持深度學習。
首先深度學習這個詞并不是用于我們?nèi)祟惿系?#xff0c;如果讓人類深度學習估計會崩潰，這是非常巨大的工程，我們現(xiàn)在把機械的芯片當做一個有生命體的存在，但是他們的靈智非常差，他們想要學習達到高水平，就必須每時每刻保持著工作去發(fā)現(xiàn)，而這時候就需要從外界給他們無數(shù)的例子，他們才能夠掌握其中的秘密，這就是現(xiàn)在的人工智能識別圖片的功能來源。
他們一天看無數(shù)個圖片，才能夠具有識別的功能，而這其實就非常像挖礦，需要芯片不斷長時間去工作，一直挖掘著一大坐山一樣的存在，我們?nèi)祟惪梢孕菹?#xff0c;但是他們不行，他們是機械，想要很快地進展就必須每時每刻地學習，這就是所謂的深度學習了。
這里其實我們就可以看做平時挖礦人員，用顯卡去挖礦，不是一張顯卡就能搞定的，需要弄很多顯卡成一個工作室，來同時不間斷挖礦，但是這也是非常消耗芯片壽命的，這樣的顯卡一般壽命都無法保證，說個題外話，也不建議懂電腦的人去買礦卡，雖然便宜但是沒有任何保證，說不定哪天打游戲就突然掛了，這是沒有任何維修的，不要貪圖這種小便宜。
搞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習，用python好還是用R好
?
總結(jié)
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