如何判断pytorch是gpu还是cpu pytorch cpu和gpu版本可以共存么？
pytorch cpu和gpu版本可以共存么？
也可以的，gpu版本假如没有gpu显卡的话，会不自动转为cpu版本，但是cpu版本是是可以转化为gpu版本。
pytorch哪里开发的？
研发机构：Facebook人工智能研究院
Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对GPU速度的深度神经网络（DNN）编程。Torch是一个比较经典的对不同维度矩阵数据通过不能操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图差别，pytorch的计算图是闪图的，这个可以参照计算出要实时动态改变算出图。但因此Torch语言按结构Lua，造成在国内总是很小众，并逐渐地被支持Python的Tensorflow夺走用户。另外超经典机器学习库Torch的端口，PyTorch为Python语言使用者能提供了比较舒适的写代码选择。
究竟深度学习在干什么？
今天我谈一些当经过个人实践的一些也可以落地后视角和方法。
深度学习是在设计知识的联系，这种先联系就无法形成结构。用啊,设计的方法来读书好正所谓啊,设计反正是指一个过程，当中根据不同情况一定会的思维及思维方法，而深度学习就是要建议使用一系列的思维及思维方法来怎么设计学到的知识，把学到的知识跟已有的知识先联系起来，而这种交流都会击碎重新组合知识的结构，恢复形象的塑造出两个新的知识结构。
在这个设计过程要建议使用的一些思维及思维方法系统思维
减法思维
还原法思维
假设不成立性思维
创新的思维【水平思维】
正常情况我们读书呢是学到书中的知识抱着这个视角会有比较大的问题，而且一个人的学习，不但是学习书中的知识，而且要重构知识，每个人都有现有的知识存量，要把新学到的知识通过怎么设计嵌入到已有的知识系统。
一个完全没有的方法设计三个简单点形式来文字表述知识，形式那是指结构的外形可、可视化、形象化，并同样无法形成一种样式与秩序。而这个设计也要都用到一些思维的方法【系统思维、减法思维、还原法思维、等等】。知识要当经过自己的设计转一手，导进到并无的知识体系。
深度学习深度学习，那是在你念书的过程中，不仅是获取知识，并且还要生成知识，而这个能生成的知识，是透过窗户设计。
知识要变的能带的思维读书声望兑换的知识，跟大脑里能得用思维还有一个很远的距离，因为大脑得用思维要简单，而知识却是复杂的，知识要啊,设计成简单的形式就能变的大脑里可用的思维。某些时候，读了很多书发现也真没什么用，那是知识跟思维之间的断层会造成的，这个断层，恰好是需要设计的地方。通过设计什么打通知识与思维的通道。知识要可以做到简，反过来大脑通过这个【简】就这个可以驾驻知识。
结论：深度学习不过是一个对知识然后再怎么设计的过程。非设计不足以把知识变成大脑里的思维。非设计绝对无法把新学来的知识嵌入并无的知识体系。深度学习干的是那就是一个设计什么的活，每个人都要全都懂一些设计思维，这样的有助自己更高效稳定、更有深度的去学习。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
