- 主题:主题:开发想简单入门人工智能/深度学习，选择哪个框架？ (转载)
速度上肯定有差异，但不太明显，尤其是forward的时候，trainning时可能会差距大一些。不过，跑大数据集training的话，动不动都要跑几天或者一两周甚至更长时间，所以快一两天出结果和慢一两天出结果其实没啥区别。
【 在 tgfbeta 的大作中提到: 】
: 不实际跑一下怎么知道速度差不多呢？
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FROM 120.235.21.*
linux还能用吗？
【 在 heyuanlie 的大作中提到: 】
: 个人觉得没有哪个能搞死哪个这一说，因为底层都是靠gpu加速，上层网络结构都是公开发表在论文上的，所以各种计算架构的性能没有本质上的区别。
: 本来用哪个都差不多，用什么框架通常都是基于习惯、喜好和项目惯性，但现在有了制裁这个大背景就不同了，所以国内公司新上的项目最好优先选择国内公司开发的框架，用国外的风险太大，一旦出现新的制裁导致有部分市场不能用那损失就太大了。
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FROM 221.222.21.*
用国产linux还行吧！毕竟暂时也没有更好的替代，不过国产linux内核可能很快就会分叉了，从现在的情况看不可能一直往后都用liuns提供的内核的了。
【 在 Dieken 的大作中提到: 】
: linux还能用吗？
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FROM 120.235.21.*
pytorch，实际应用就tensorrt
tf真不行，静态图先天弱。
当然，我一窍不通，也想学习，奈何没有机会，没有事做
【 在 GoGoRoger 的大作中提到: 】
: 我就看看TensorFlow吧，我发现调调api，跑跑别人的模型都挺简单，深入学习就难了，必须做项目，而我没机会。
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FROM 223.104.38.*
tensorrt 和TensorFlow是什么关系？
【 在 lushan5436 的大作中提到: 】
: pytorch，实际应用就tensorrt
: tf真不行，静态图先天弱。
: 当然，我一窍不通，也想学习，奈何没有机会，没有事做
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FROM 43.243.12.*
tf的api改的太猛，换个领导就重构一遍，老代码基本都死了
【 在 heyuanlie 的大作中提到: 】
: 个人觉得没有哪个能搞死哪个这一说，因为底层都是靠gpu加速，上层网络结构都是公开发表在论文上的，所以各种计算架构的性能没有本质上的区别。
: 本来用哪个都差不多，用什么框架通常都是基于习惯、喜好和项目惯性，但现在有了制裁这个大背景就不同了，所以国内公司新上的项目最好优先选择国内公司开发的框架，用国外的风险太大，一旦出现新的制裁导致有部分市场不能用那损失就太大了。
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FROM 27.91.71.*
那就头大了，幸亏没有抱过tf大腿。
【 在 xiaoju 的大作中提到: 】
: tf的api改的太猛，换个领导就重构一遍，老代码基本都死了
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FROM 120.235.21.*
原来你不知道这哏……
【 在 heyuanlie 的大作中提到: 】
: 那就头大了，幸亏没有抱过tf大腿。
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FROM 61.48.62.*
最不爽的是两个问题：RGB顺序，颜色是第一维度还是最后一个维度
这些玩意能搞废一大堆代码，加大量肮脏的if else
【 在 heyuanlie 的大作中提到: 】
: 那就头大了，幸亏没有抱过tf大腿。
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FROM 27.91.71.*
跟着大家用pytorch就行了。
随大流比关注一些技术细节更有效。
【 在 GoGoRoger 的大作中提到: 】
: 主要使用c++，python，简单使用过caffe。
: 有没有好的教程？
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FROM 58.37.62.*