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《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》（陳云）電子書網盤下載免費在線閱讀

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提取碼：gokn

書名：深度學習框架PyTorch：入門與實踐

作者：陳云

豆瓣評分：6.7

出版社：電子工業出版社

出版年份：2018-1

頁數：300

內容簡介：

《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》從多維數組Tensor開始，循序漸進地帶領讀者了解PyTorch各方面的基礎知識。結合基礎知識和前沿研究，帶領讀者從零開始完成幾個經典有趣的深度學習小項目，包括GAN生成動漫頭像、AI濾鏡、AI寫詩等。《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》沒有簡單機械地介紹各個函數接口的使用，而是嘗試分門別類、循序漸進地向讀者介紹PyTorch的知識，希望讀者對PyTorch有一個完整的認識。

《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》內容由淺入深，無論是深度學習的初學者，還是第一次接觸PyTorch的研究人員，都能在學習本書的過程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用經驗的用戶，也能夠從本書中獲得對PyTorch不一樣的理解。

作者簡介：

陳云

Python程序員、Linux愛好者和PyTorch源碼貢獻者。主要研究方向包括計算機視覺和機器學習。“2017知乎看山杯機器學習挑戰賽”一等獎，“2017天池醫療AI大賽”第八名。熱衷于推廣PyTorch，并有豐富的使用經驗，活躍于PyTorch論壇和知乎相關板塊。

tensorflow是什么語言

TensorFlow是編程語言Python，C++，CUDA。

TensorFlow?是一個基于數據流編程（dataflow programming）的符號數學系統，被廣泛應用于各類機器學習（machine learning）算法的編程實現，其前身是谷歌的神經網絡算法庫DistBelief。

Tensorflow擁有多層級結構，可部署于各類服務器、PC終端和網頁并支持GPU和TPU高性能數值計算，被廣泛應用于谷歌內部的產品開發和各領域的科學研究。

TensorFlow由谷歌人工智能團隊谷歌大腦（Google Brain）開發和維護，擁有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在內的多個項目以及各類應用程序接口（Application Programming Interface, API）。

自2015年11月9日起，TensorFlow依據阿帕奇授權協議（Apache 2.0 open source license）開放源代碼。

擴展資料：

TensorFlow的核心組件：

分布式TensorFlow的核心組件（core runtime）包括：分發中心（distributed master）、執行器（dataflow executor/worker service）、內核應用（kernel implementation）和最底端的設備層（device layer）/網絡層（networking layer）。

分發中心從輸入的數據流圖中剪取子圖（subgraph），將其劃分為操作片段并啟動執行器。分發中心處理數據流圖時會進行預設定的操作優化，包括公共子表達式消去（common subexpression elimination）、常量折疊（constant folding）等。

執行器負責圖操作（graph operation）在進程和設備中的運行、收發其它執行器的結果。分布式TensorFlow擁有參數器（parameter server）以匯總和更新其它執行器返回的模型參數。執行器在調度本地設備時會選擇進行并行計算和GPU加速。

TensorFlow的安裝：

語言與系統支持

1、Python

TensorFlow提供Python語言下的四個不同版本：CPU版本（tensorflow）、包含GPU加速的版本（tensorflow-gpu），以及它們的每日編譯版本（tf-nightly、tf-nightly-gpu）。

TensorFlow的Python版本支持Ubuntu 16.04、Windows 7、macOS 10.12.6 Sierra、Raspbian 9.0及對應的更高版本，其中macOS版不包含GPU加速。安裝Python版TensorFlow可以使用模塊管理工具pip/pip3或anaconda并在終端直接運行。

2、配置GPU

TensorFlow支持在Linux和Window系統下使用統一計算架構（Compute Unified Device Architecture, CUDA）高于3.5的NVIDIA GPU。

配置GPU時要求系統有NVIDIA GPU驅動384.x及以上版本、CUDA Toolkit和CUPTI（CUDA Profiling Tools Interface）9.0版本、cuDNN SDK7.2以上版本。可選配置包括NCCL 2.2用于多GPU支持、TensorRT 4.0用于TensorFlow模型優化。

參考資料來源：百度百科-TensorFlow

極客時間的GO語言進階訓練營怎么樣？

極客時間的GO語言進階訓練營是很不錯，知識內容涉及比較全面，從編程語言到中間件、系統設計再到架構都安排了相關課程，老師們在課程中不講語法和用法，重點傳遞設計原理和最佳實踐，講課的過程中貼合工作場景，分享真實的干貨案例，啟發學員的思維讓其自主進行學習，還幫學員建立系統大局觀，有助于學員深層次的提升。

pipe軟件怎樣生成可達圖

這樣生成，第一步，用網格建構幾何體造型

1.1 用網格立方體指令MeshBox以以下參數在場景中生成一個立方體網格

◆定位方式：中心點

◆X、Y、Z網格數量：1

◆長、寬、高：120mm

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1.2 選取這個立方體網格，在指令提示欄內鍵入subdivide指令，對立方體網格進行一次細分操作，回車確認后得到以下結果

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▲每一個網格都被細分成4個

1.3 開啟網格的控制點（F10鍵），用SetPt指令與操作軸來調整網格的外形，讓它接近圖片內底座的外形

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1.4 使用Gumball操作軸,按住Ctrl+Shift鍵選取頂部的網格后擠出新網格面，以3軸收縮這些網格面，最后生成底座的凹陷特征

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▲得到這個結果

1.5 打開過濾器Filter，只勾選子物體及點和頂點，這樣方便我們選取，然后調整頂部的造型

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▲每次操作完成后記得勾選停用過濾器

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▲得到這個結果

1.6 繼續用操作軸、SetPT擠出并調整出底座連接處的形狀

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▲可切換至半透明顯示模式，方便選取

第二步，生成環繞圓管造型

2.1 在前視圖，Curve指令以放置控制點的方式建立環繞狀的曲線，以用作后續生成圓管之用。

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2.2 先確認已開啟了記錄建構歷史，再用這曲線以Pipe指令生成圓管

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▲選項中點擊為不加蓋

2.3 打開過濾器，只勾選曲線和控制點兩項，打開這曲線的控制點來調整它的空間形態，最后使圓管符合參考圖的形態

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▲帶有建構歷史來生成圓管空間形態

第三步，轉換成網格進行編輯

3.1 選取圓管曲面，用Rebuild指令進行曲面重建，參數設定見下圖：

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3.2 選取重建后的圓管，用Mesh指令以下圖所示網格選項把曲面轉換成網格，最后刪除曲面只保留網格對象

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3.3 按著Ctrl+Shift鍵，按下圖所示選取并刪除網格

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第四步，生成細分曲面

4.1 使用3DFace指令，把底座與管子間以4邊結構的方式進行逐一連接，最后再把管子的開口封閉上。

4.2 連接完成后框選整個模型，用Join指令把所有網格組合成一體

4.3 在指令提示欄中鍵入subdfrommesh指令，選取模型后回車確定，生成細分曲面

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▲4.1-4.3步驟如動圖所示

第五步，細分曲面轉換成NURBS實體

5.1 當牙刷架的形態確定后，用ToNurbs指令把這個細分曲面轉成NURBS曲面，最后組合成一個實體

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第六步，快速渲染

通過快速設定場景、材質、燈光后，切換到光線跟蹤顯示模式（Cycles引擎），即可快速得到一張效果不錯的渲染圖

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圖片跟著鼠標_Rhino細分建模分享 Part2鼠標底部造型與細節_鄧凌佳的博...

目前RhinoWIP 還沒有直接提供細分頂點、邊線與片面的過濾工具,所以選擇的時候需要比較細心一些,推薦使用Ctrl+Shift+鼠標左鍵選取子物件的方式,選取細分特征時雙擊鼠標左鍵還可以實現快速 Loop選擇,例如上圖中最后的RemoveCrease 2.2細分建模...

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這里提供兩個方法進行干涉檢查,RhinoWIP的新增功能 Clash ,這工具可以分兩組選擇,然后在兩組之間快速的找到干涉的位置。 2.2 第二個方法是使用兩組物件之間計算相交線的工具 IntersectTwoSets,見以下GIF: 提示: 如果使用 IntersectTwoSets...

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pipe flow expert 教程

pipe flow expert 教程 2013版本

PipeTransformer：適用于大規模模型分布式訓練的自動化彈性管線

內容導讀本文圍繞一篇論文展開，探討了 PyTorch DDP (torch.nn.parallel) 以及 Pipeline (torch.Distributed.Pipeline) 的加速混合。本文首發自微信公眾號「PyTorch 開發者社區」論文題目： PipeTransformer: Automated Elastic Pipelining for Distributed Training of Large-scale Models（PipeTransformer: 用于大規模模型分布式訓.

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史上最全三維建模軟件匯總_普通網友的博客_最容易入門的...

3、Rhino Rhinocero,簡稱Rhino,又叫犀牛,是一款三維建模工具。不過不要小瞧它,它的基本操作和AutoCAD有相似之處,擁有AutoCAD基礎的初學者更易于掌握犀牛。目前廣泛應用于工業設計、建筑、家具、鞋模設計,擅長產品外觀造型建模。 4、Zbrush ...

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OCTO 2.0:美團基于Service Mesh的服務治理系統詳解_美團技術團隊的博客...

基礎設施是指美團現有的服務治理系統OCTO1.0,包括MNS、KMS(鑒權管理服務)、MCC(配置管理中心)、Rhino(熔斷限流服務)等。這些系統接入到OCTO 2.0的控制平面,避免過多重構引入的不必要成本。

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進程（四）：進程間通信 —— Queue（隊列）和Pipe（管道）

目錄進程間通信隊列概念介紹方法介紹代碼實例生產者消費者模型 JoinableQueue([maxsize]) 管道(了解) 進程間通信 IPC(Inter-Process Communication) 隊列概念介紹創建共享的進程隊列，Queue是多進程安全的隊列，可以使用Queue實現多進程之間的數據傳遞。 ●Queue([maxsize]) 創建...

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PIPE 使用介紹

文章目錄一、pipe 簡介二、pipe 代碼示例一、pipe 簡介 pipe 也叫無名管道，有如下特點：半雙工，同一時刻數據只能一端操作數據只能從一端寫入，從另一端讀出存儲在內存緩沖區，不存儲在文件系統中，只能用于父子進程通信數據一旦從管道中讀走，就從管道中釋放空間二、pipe 代碼示例創建無名管道，其中 fd[0] 固定用于讀管道，而 fd[1] 固定用于寫管道一般文件 I/O 的函數都可以用來操作管道( lseek() 除外) 默認情況當管道里沒有數據時，另一個進程調用 read(

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3dmax軟件給模型添加標注尺寸教程_3d模型的博客_3dmax做的模型...

步驟一、使用3dmax軟件的“工具”—“測量距離”,可以測量任意位置的距離。包括模型之間的尺寸。步驟二、我們可以看到使用3dmax軟件測量距離工具后的模型尺寸結果。接下來我們需要將尺寸數據添加標注到模型上。

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Rhino5曲面造型插件Autodesk T-Splines v4.0.r11183_rrjjzzyy00的博客...

Rhino5曲面造型插件Autodesk T-Splines v4.0.r11183 Autodesk T-Splines結合了Nurbs和細分表面建模技術的特點,雖然和Nurbs很相似,不過它極大地減少了模型表面上的控制點數目,可以進行局部細分和合并兩個Nurbs面片等操作,使你的建模操作...

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Go語言并發模型：像Unix Pipe那樣使用channel

簡介 Go語言的并發原語允許開發者以類似于 Unix Pipe 的方式構建數據流水線 (data pipelines)，數據流水線能夠高效地利用 I/O和多核 CPU 的優勢。本文要講的就是一些使用流水線的一些例子，流水線的錯誤處理也是本文的重點。閱讀建議數據流水線充分利用了多核特性，代碼層面是基于 channel 類型和 go ...

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pipe建模工具使用_PDMS進行管道建模的一些方法及操作技巧，快來Get！

2.通過網絡實現多專業實時協同設計、真實的現場環境，多個專業組可以協同設計以建立一個詳細的3D數字工廠模型，每個設計者在設計過程中都可以隨時查看其它設計者正在干什么；3.交互設計過程中，實時三維碰撞檢查，PDMS能自動地在元件和各專業設計之間進行碰撞檢查，在整體上保證設計結果的準確性；4.擁有獨立的數據庫結構，元件和設備信息全部可以存儲在參數化的元件庫和設備庫中，不依賴第三方數據庫；5.開放的開發...

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8款超級好用的3D建模軟件上下篇_李旭me的博客_3d建模軟件

Rhino,又稱犀牛,是由美國Robert McNeel公司于1998年推出的一款基于NURBS為主三維建模軟件。功能齊全、價格實惠、對用戶友好,很多中小工作室都在使用Rhino來設計產品。作為近年來在工業、建筑等領域最流行的軟件,Rhino的建模思路十分自由,但...

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淺談管道模型(Pipeline)

本篇和大家談談一種通用的設計與處理模型——Pipeline（管道）。 Pipeline簡介 Pipeline模型最早被使用在Unix操作系統中。據稱，如果說Unix是計算機文明中最偉大的發明，那么，Unix下的Pipe管道就是跟隨Unix所帶來的另一個偉大的發明【1】。我認為管道的出現，所要解決的問題，還是軟件設計中老生常談的設計目標——高內聚，低耦合。它以一種“鏈式模型”來串接不同的程序或者不同...

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pipe建模工具使用_GraphPipe

軟件簡介GraphPipe 是甲骨文開源的通用深度學習模型部署框架。官方對 GraphPipe的定義為，這是一種協議和軟件集合，旨在簡化機器學習模型部署并將其與特定于框架的模型實現分離。甲骨文表示，這一新工具可提供跨深度學習框架的模型通用 API、開箱即用的部署方案以及強大的性能。GraphPipe 為在網絡上傳遞張量數據(tensordata)提供了一個標準、高性能的協議，以及提供了客戶端和服務...

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Select模型（PIPE）

Lin中的函數select和poll用來，支持Unix中I/O復用的功能，在Unix中I/O模型可以分為以一幾種：（1）阻塞I/O （2）非阻塞I/O （3）I/O復用（select和poll）（4）信號驅動I/O(SIGIO) （5）異步I/O 其中，現在比較流行的I/O模型是阻塞I/O模型.阻塞I/O是當應用程序和內核交換數據時，由于內核還沒有準備

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深入理解PIPE

轉載：在linux中要進行進程間通信有多種方法：pipe、fifo、共享內存，信號量，消息隊列，共享文件等等。其中pipe和fifo 使用最廣泛，二者的區別為pipe為匿名管道，只能用在有父子關系的進程間通信，而fifo可以通過文件系統中的一個文件取得，所以不受上述限制。作為父子進程間通信的通道，pipe同樣可以看作是一個先進先出的

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最新發布 HQoS配置學習

傳統的QoS基于端口進行流量調度，無法區分用戶和用戶不同的業務。HQoS可以針對每個用戶的業務流進行隊列調度。

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犀牛重建曲面_犀牛建模常用命令及思路分析

犀牛建模常用命令及思路分析對于新手剛接觸犀牛建模的軟件都是比較懵懂，有許多的細節都不太了解，所以需要許多資料和教程來教新手學會這些技能，從建模到渲染這些步驟，好的技術都是不斷操練才有所效果的，一起來看看給新人的犀牛建模常用技巧！首先我們大家要對視圖進行認識了解視圖一般默認為四個視圖(正視圖、頂視圖、透視圖、右視圖)也可以根據自己的需求更改添加視圖點擊視圖名稱右鍵里面可以根據自己的需要更改視圖的模式...

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Linux網絡編程 - 在服務器端運用進程間通信之管道(pipe)

本文主要講解進程間通信之一的管道（匿名管道）方式，討論Linux系統中管道的工作原理及其使用方法，并將管道機制運用在Linux網絡編程之中。

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熱門推薦 Linux進程間通信分類以及 pipe的原理實現

一個大型的應用系統，往往需要眾多進程協作，進程（Linux進程概念見附1）間通信的重要性顯而易見。本系列文章闡述了Linux環境下的幾種

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Rhino顯示左邊的工具欄

步驟頂部菜單“工具” “選項” 左邊的“Rhino選項” 展開“工具列” “大小和型式” 勾選“顯示邊欄” 確定

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pipe建模工具使用_pipe4.3 petri網軟件

【實例簡介】petri網建模工具pipe4.3，需要先配置java環境【實例截圖】【核心代碼】PIPEv4.3.0├── __MACOSX│ └── PIPEv4.3.0└── PIPEv4.3.0├── launch.bat├── launch.sh├── Pipe│ ├── cfg│ │ ├── classification.properties│ │ ├── comp...

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7分鐘學會匿名管道pipe()的使用（內附完整代碼測試）

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細分曲面—增加細分曲面對象

NURBS是大部分三維軟件支持的一種優秀的建模方式，它能很好的控制物體表面的曲線度，從而創建出更逼真、更生動的造型。NURBS是非均勻有理樣條曲線的縮寫。 Cinema 4D提供的NURBS建模方式分為細分曲面、擠壓、旋轉、放樣、掃描和貝塞爾6種。細分曲面：擠壓旋轉放樣掃描貝塞爾 ...

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Rhino 6 偏移曲面選項有很多玄機

Rhino 6 偏移曲面選項要打開圓角選項偏移的曲面就是一個整體。倒角可以選擇兩面的一面曲線來倒角。

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linux下面的pipe命令

pipe命令在linux shell中是很重要的概念管道pipe，意思是上一次命令的輸出是下一個命令的輸入，但是，我們知道，一個命令的輸出，是沒有固定格式的如ls -l一樣，輸出的是大段大大段的數據，那么我們怎么把這些數據格式化成為我們下一個命令能用的呢？這就要用linux下面的一些管道命令了；1）cut： cut －d “分隔符” －f "區快" －c "字符界限" 如： cut /et

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rhino細分工具講解

pipe建模工具使用

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2019年十大最佳深度學習框架

作者 | Python語音識別

來源 | 濤哥聊Python

雖然我們大多數人都驚嘆為什么DL這么好？在使用大量數據進行訓練時，它在準確性方面非常出色。近幾年隨著深度學習算法的發展，出現了很多深度學習的框架，這些框架各有所長，各具特色。下面將為大家介紹2019年最受歡迎的十大深度學習框架。

TensorFlow

谷歌的Tensorflow可以說是當今最受歡迎的深度學習框架。Gmail，Uber，Airbnb，Nvidia以及其他許多知名品牌都在使用。TF是目前深度學習的主流框架，Tensorflow主要特性：

TensorFlow支持python、JavaScript、C ++、Java和Go，C＃和Julia等多種編程語言。 TF不僅擁有強大的計算集群，還可以在iOS和Android等移動平臺上運行模型。 TF編程入門難度較大。初學者需要仔細考慮神經網絡的架構，正確評估輸入和輸出數據的維度和數量。 TF使用靜態計算圖進行操作。也就是說我們需要先定義圖形，然后運行計算，如果我們需要對架構進行更改，我們會重新訓練模型。選擇這樣的方法是為了提高效率，但是許多現代神經網絡工具能夠在學習過程中考慮改進而不會顯著降低學習速度。在這方面，TensorFlow的主要競爭對手是PyTorch 。

TensorFlow優點：

它非常適合創建和試驗深度學習架構，便于數據集成，如輸入圖形，SQL表和圖像。它得到谷歌的支持，這就說明該模型短期內不會被拋棄，因此值得投入時間來學習它。 PyTorch

Tensorflow之后用于深度學習的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook開發的，已被Twitter和Salesforce等公司使用。

PyTorch基本特性：

與TensorFlow不同，PyTorch庫使用動態更新的圖形進行操作。這意味著它可以在流程中更改體系結構。在PyTorch中，您可以使用標準調試器，例如pdb或PyCharm。

PyTorch優點：

訓練神經網絡的過程簡單明了。同時，PyTorch支持數據并行和分布式學習模型，并且還包含許多預先訓練的模型。 PyTorch更適合小型項目和原型設計。 Sonnet

Sonnet深度學習框架是建立在TensorFlow的基礎之上。它是DeepMind用于創建具有復雜架構的神經網絡。

Sonnet基本特性：

面向對象的庫，在開發神經網絡（NN）或其他機器學習（ML）算法時更加抽象。 Sonnet的想法是構造對應于神經網絡的特定部分的主要Python對象。此外，這些對象獨立地連接到計算TensorFlow圖。分離創建對象并將其與圖形相關聯的過程簡化了高級體系結構的設計。

Sonnet優點：

Sonnet的主要優點是可以使用它來重現DeepMind論文中展示的研究，比Keras更容易，因為DeepMind論文模型就是使用Sonnet搭建的。 Keras

Keras是一個機器學習框架，如果您擁有大量數據和/或你想快速入門深度學習，那么Keras將非常適合學習。Keras是TensorFlow高級集成APi，可以非常方便的和TensorFlow進行融合。這是我強烈推薦學習的一個庫。

Keras基本特性：

除了Tensorflow之外，Keras還是其他流行的庫（如Theano和CNTK）的高級API。在Keras中更容易創建大規模的深度學習模型，但Keras框架環境配置比其他底層框架要復雜一些。

Keras優點：

對于剛剛入門的人來說，Keras是最好的深度學習框架。它是學習和原型化簡單概念的理想選擇，可以理解各種模型和學習過程的本質。 Keras是一個簡潔的API。可以快速幫助您創建應用程序。 Keras中代碼更加可讀和簡潔。 Keras模型序列化/反序列化API，回調和使用Python生成器的數據流非常成熟。

順便說一下TensorFlow和Keras的對比：

PS：Tensorflow處于底層框架：這和MXNet，Theano和PyTorch等框架一樣。包括實現諸如廣義矩陣 - 矩陣乘法和諸如卷積運算的神經網絡原語之類的數學運算。

Keras處于高度集成框架。雖然更容易創建模型，但是面對復雜的網絡結構時可能不如TensorFlow。

MXNet

MXNet是一種高度可擴展的深度學習工具，可用于各種設備。雖然與TensorFlow相比，它似乎沒有被廣泛使用，但MXNet的增長可能會因為成為一個Apache項目而得到提升。

MXNet基本特性：

該框架支持多種語言，如C ++，Python，R，Julia，JavaScript，Scala，Go，甚至Perl。可以在多個GPU和許多機器上非常有效地并行計算。

MXNet優點：

支持多個GPU（具有優化的計算和快速上下文切換）清晰且易于維護的代碼（Python，R，Scala和其他API）快速解決問題的能力（對于像我這樣的深度學習新手至關重要）

雖然它不像TF那么受歡迎，但MXNet具有詳細的文檔并且易于使用，能夠在命令式和符號式編程風格之間進行選擇，使其成為初學者和經驗豐富的工程師的理想選擇。

GLUON

Gluon是一個更好的深度學習框架，可以用來創建復雜的模型。GLUON基本特性：

Gluon的特殊性是具有一個靈活的界面，簡化了原型設計，構建和培訓深度學習模型，而不會犧牲學習速度。 Gluon基于MXNet，提供簡單的API，簡化深度學習模型的創建。與PyTorch類似，Gluon框架支持使用動態圖表，將其與高性能MXNet相結合。從這個角度來看，Gluon看起來像是分布式計算的Keras非常有趣的替代品。

GLUON優點：

在Gluon中，您可以使用簡單，清晰和簡潔的代碼定義神經網絡。它將訓練算法和神經網絡模型結合在一起，從而在不犧牲性能的情況下提供開發過程的靈活性。 Gluon可以定義動態的神經網絡模型，這意味著它們可以動態構建，使用任何結構，并使用Python的任何本機控制流。 SWIFT

當你聽到Swift時，您可能會考慮iOS或MacOS的應用程序開發。但是如果你正在學習深度學習，那么你一定聽說過Swens for Tensorflow。通過直接與通用編程語言集成，Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表達更強大的算法。SWIFT基本特性：

可以輕松獲得可微分的自定義數據結構。下一代API 。通過實踐和研究獲得的新API更易于使用且更強大。在TensorFlow的基礎上，Swift API為您提供對所有底層TensorFlow運算符的直接調用。基于Jupyter、LLDB或者Swift in Colab的編程工具提高了您的工作效率。

SWIFT優點：

如果動態語言不適合您的任務，那么這將是一個很好的選擇。當你訓練運行了幾個小時，然后你的程序遇到類型錯誤，那么使用Swift，一種靜態類型語言。您將看到代碼錯誤的地方。 Chainer

直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出現之前，Chainer是動態計算圖或網絡的領先神經網絡框架，它允許輸入數據長度不一致。chainer基本特性：

Chainer代碼是在Numpy和CuPy庫的基礎之上用純Python編寫的， Chainer是第一個使用動態架構模型的框架。

Chainer優點：

通過自己的基準測試，Chainer明顯比其他面向Python的框架更快，TensorFlow是包含MxNet和CNTK的測試組中最慢的。比TensorFlow更好的GPU和GPU數據中心性能。最近Chainer成為GPU數據中心性能的全球冠軍。 DL4J

那些使用Java或Scala的人應該注意DL4J（Deep Learning for Java的簡稱）。DL4J的基本特性：

DL4J中的神經網絡訓練通過簇的迭代并行計算。該過程由Hadoop和Spark架構支持。使用Java允許您在Android設備的程序開發周期中使用。

DL4J優點：

如果您正在尋找一個良好的Java深度學習框架，這會是一個非常好的平臺。 ONNX

ONNX項目誕生于微軟和Facebook，旨在尋找深度學習模型呈現的開放格式。ONNX簡化了在人工智能的不同工作方式之間傳遞模型的過程。因此ONNX具有各種深度學習框架的優點。

ONNX基本特性：

ONNX使模型能夠在一個框架中進行訓練并轉移到另一個框架中進行推理。ONNX模型目前在Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch中得到支持，并且還有許多其他常見框架和庫的連接器。

ONNX優點：

對于PyTorch開發人員來說，ONNX是一個好的選擇。但是對于那些喜歡TensorFlow的人來說，Keras等可能好一點。總結

那么您應該使用哪種深度學習框架？下面是幾點建議：

如果你剛剛開始學習，那么最好的選擇是Keras 。出于研究目的，請選擇PyTorch 。對于生產，您需要關注環境。因此對于Google Cloud，最好的選擇是TensorFlow ，適用于AWS - MXNet和Gluon 。 Android開發人員應該關注D4LJ ，對于iOS來說， Core ML會破壞類似的任務范圍。最后， ONNX將幫助解決不同框架之間的交互問題。

電腦shell設置進入硬盤

昨天修改了SELinux設置，結果導致系統重新啟動無法啟動，提示kernel panic - not syncing:Attempted to kill init。類似window的藍屏。如下圖：

幸好手里有一張redhat的系統安裝盤，果斷使用rescue模式解救。大致過程為加載redhat安裝盤，進入rescue模式，按照提示用安裝盤啟動系統，掛載硬盤，然后進入shell模式修改配置文件。

接下來就進入shell了，可以修改配置文件了，然后重新啟動系統就可以正常啟動了。

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