Linux下查看电脑配置命令

  • $ cat /etc/issue 查看操作系统发行版本
    Deepin GNU/Linux 15.11 \n \l
  • $ uname -a 查看操作系统内核信息
    Linux ×××-PC 4.15.0-30deepin-generic #31 SMP Fri Nov 30 04:29:02 UTC 2018 x86_64 GNU/Linux
  • $ lspci|grep -i vga 查看显卡信息

安装NVIDIA驱动

安装nvidia驱动程序,可以让系统正确识别nVIDIA的图形显示卡,,进行2D/3D渲染,发挥显示卡应有的效能。

相当于硬件的接口,操作系统只能通过这个接口,才能控制硬件设备的工作,假如某设备的驱动程序未能正确安装,便不能正常工作。
正因为这个原因,驱动程序在系统中的所占的地位十分重要,一般当操作系统安装完毕后,首要的便是安装硬件设备的驱动程序。

NVIDIA, cuda和cuDNN的关系

NVIDIA(英伟达)一般指的是显卡驱动程序,是计算机的一个软件;
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是厂家NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算架构;
cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库,是一个用于深层神经网络的GPU加速库。

(可以理解为)一个显卡驱动程序(NVIDIA)可以选择多个工具包(CUDA),一个工具包对应多个版本cuDNN。

AI Studio

飞桨(源于产业实践的深度学习平台)

https://www.paddlepaddle.org.cn/

*机器学习笔记

  • 人工智能:研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的科学。
  • 机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识和技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
  • 深度学习:机器学习算法中最热的一个分支,代替了多数传统机器学习算法。
  • 机器学习步骤:①训练 ②预测
  • 模型假设:用含有参数Θ和输入 X 的函数F(Θ, X)来表示数据 。
  • 模型有效的基本条件是能够拟合已知的样本。
  • 评价函数(LOSS):衡量模型预测值和实际值的差距。
  • 优化算法:实现损失(差距)最小化。
  • 机器学习主要功能:预测(根据有无标签又分为分类和回归)
  • 模型有效的基本条件是能够拟合已知的样本
  • 损失函数(LOSS):衡量模型预测值和实际值差距的评价函数
  • 人工神经网络:包括多个神经网络层(卷积层、全连接层、LSTM等),每一层又包括很多神经元,超过三层的非线性神经网络都可以被成为深度神经网络。(可以把深度学习的模型理解成从输入到输出的映射函数)

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