想学习pytorch，需要先学习python吗？

pytorch是目前非常流行的深度学习框架，想学习它，最好先学一些python的编程基础，因为很多使用了pytorch的代码都是用python开发的，先学点python打好基础之后，更有助于您理解和学习pytorch，就比如要建房子先要打好地基，是一个道理。

网上关于python的免费教程很多，在我的今日条头文章里面就写过一篇关习python学习教程的文章，了解了python的一些基本语法，可以编写和运行一些简单的python程序之后就可以开始学pytorch了，它的官网有个学习教程可参考：http：//pytorch.org/tutorials/

高通骁龙855Plus对比865哪个更好？

肯定是865更好，这个不用怀疑的！

1、CPU内核更新，必然带来更好的性能，更好的功耗什么的。

855 plus使用的是A76，而865使用的是A77，A77较A76性能提升20%，而功耗低了20%。

从具体的来看，骁龙865使用了一颗2.84GHz的Cortex-A77大核心、三颗2.42GHz的A77中核心及四颗1.8GHz的A55小核心。

而855 Plus使用的是一颗2.96GHz的大核A76、三个2.42GHz的中核A76、四个1.80GHz的小核A55。

2、从GPU来看，骁龙865和855 依然使用的是Adreno 640，但频率不一样了，骁龙865在原有的基础上进行了频率提升，性能提升幅度大概在15%左右，而GPU影响游戏体验，所以明显也是865更好。

此外，855plus是一颗4G芯片，可以通过外挂5G基带来实现5G功能，但这会造成资源的浪费，因为855 本身带有基带芯片的，又加一颗基带芯片了。

但865是一颗单芯片，不带基带，需要外挂基带，这样不会造成资源的浪费，从这一点上来看，也会更强。

其实综合起来看，865是855 的升级版，想都不用想，肯定是性能更强的，芯片从来都是如此，新的总比旧的强啊。

机器学习应用有哪些方面？

一、关于机器学习

所谓机器学习，最简单明了的说法就是让机器像人那样学习(不过，由于人工智能技术，机器可能自己涌现出超人类的智能），所谓的机器就是指计算机一类的机器（包括电子计算机、中子计算机、光子计算机和神经计算机等）

在上个世纪60年代，机器学习就被定义为一门人工智能的科学，今天它更是一门多领域交叉学科涉及到概率论、统计学、逼近论等复杂科学。

如果再用最简单直白的话说，机器学习就是让机器自己通过学习大量的资料，然后自己总结规则，归纳出自己学习的成果。

其应用场景其实相当广泛。网上的一些回答，倾向于把它的应用场景约束在一些非常科学或者仅仅数理研究上的东西上。而实际上，包括人脸识别、阿尔法狗等，都是机器学习的应用场景。

二、场景：人脸识别、下棋、开车等

对于人脸等图片的识别，需要大量输入相关资料，好让机器自己通过深度学习，从这些资料中归纳出机器能够识别的规律。

至于像阿尔法狗那样的计算机围棋高手，可谓是深入学习的楷模。在其第一代的时候，阿尔法狗可以输入各种棋谱提升自己的能力，从而远超人类同行。

而在第二位的时候机器甚至可以自己和自己下棋，因此除了更多人类都没有见识过的新棋谱。

随着人工智能的普及，机器学习将会被用到越来越广泛的领域里。毕竟整个世界有无穷无尽的信息和资料，而光靠人是无法全面接收的。让特斯拉那样的智能电动车，拥有高超的机器学习能力，持续学习每天瞬息万变的交通情况，那么使时间长反而性能就会越好，

这也正是深度学习的强项，在算法一定的情况之下，唯有更大数量，更全面的数据才能够更好地展现算法的优势，甚至改良计算机的算法。

如何向人类同伴证明自己不是一个人工智能？

谢邀请：

人工智能机器人再先进科学技术再发达，它还有人造的机器人，人的一举一动，眼神传递，面目表情，高兴时象万花齐放晴空万里，不高兴时被人或眼前事激怒，象雷暴滚滚天崩地裂发出怒吼。

机器人它的功能是人为没置功能，科学技术一步步提高，它的功能也跟随提高，设置的功能是有限制的，人的思维是无限制，想象力无穷无尽，是任何机器人不能替代的。

一般人的大脑利用律也就百份之十之二十，没有得到充分利用的脑细胞占大半，搞科研的多数也用不上一半，爱因斯坦的大脑利用律也就百分之五十左右，太好脑越用越活越灵，越想越开。有些人的大脑也不一定是多么特别好，只因勤奋多想多干，做出超出一般人的成绩，被很多人认为她他的智商特别高。

深度学习的预测模型有哪些？

移动端推理框架的话首推ncnn：

有第三方工具支持pytorch的模型转换，或者Pytorch转onnx，ncnn也支持onnx模型转换。

然后阿里新开源的mnn也可以试试：

不过目前只支持tensorflow，caffe和onnx的转换，不过可以pytorch转onnx，mnn目前onnx支持的版本是3有点旧。

我只用玩过上面两个，其他的框架你可以在下面这个链接，找到Inference Framework这一项，里面列出了许多移动端推理框架：

pytorch模型部署方案 pytorch onnx 最新TORCH

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