kl散度和交叉熵的区别 关于tensorflow程序中什么计算使用cpu，什么计算使用gpu？

关于tensorflow程序中什么计算使用cpu，什么计算使用gpu？

Tensorflow，顾名思义，处理张量计算。实际上，它主要处理浮点矩阵的加法和乘法。这种操作模式对于基于SIMT架构的GPU来说无疑更有优势。例如，1000美元的1080ti可以实现10tflops的浮点运算能力，而同等价格的CPU的浮点运算能力还不到十分之一。

当然，这并不意味着GPU比CPU更好。这两个芯片的设计目的不同。CPU优于分支处理，更适合于人机交互应用。GPU优于大规模计算，适合于科学计算。

球坐标系下散度的公式如何推导？

这是解决球坐标系发散的公式。教科书正文或附录中都会有这个公式。E只与R有关，且只与R方向的分量有关。其尺寸随R的增大而增大，与Xita和fai无关。它可以根据球坐标系下的散度公式来计算。E=erer EθEθEφEφ=（R^3 ar^2）er 0 er=R^3 ar^2，Eθ=Eφ=0，将er代入第三个公式，求导数。

为什么交叉熵cross-entropy可以用于计算代价？

学人工智能，为什么要先学数学？

这是一个非常好的问题。作为一个技术从业者，让我来回答这个问题。

首先，人工智能是一门非常典型的交叉学科，不仅涉及数学，还涉及计算机科学、控制科学、经济学、哲学、神经学、语言学等学科。因此，人工智能技术不仅难度大，而且知识量巨大。这也是人工智能人才培养长期以来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领域，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、知识表示、自动推理和机器人学。这些研究方向离不开数学知识。因此，如果我们想在人工智能的研究和发展领域进一步发展，我们必须有一个坚实的数学基础。

以机器学习为例，机器学习的步骤包括数据采集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用。因此，机器学习的基础是数据，核心是算法。因此，机器学习问题也可以看作是一个数学问题。机器学习在人工智能领域有着广泛的应用，很多初学者在进入人工智能领域之前都会从机器学习开始。为了顺利地介绍机器学习的相关知识，数学基础是非常关键的。尽管人工智能对于数学的要求是比较高的，即使数学基础不好，你也可以在学习人工智能技术的过程中逐步弥补自己的数学弱点。在学习人工智能技术的初级阶段，你不会遇到非常复杂的数学问题。你只需要有一些线性代数和概率论的基础知识。

最后，人工智能技术的学习对场景的要求比较高，不建议完全通过自学来学习人工智能技术。最好利用研发团队的实验和交流环境，不断提高研发能力。

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