走在汽車革命的路上論文書籍站
pytorch gpu版本的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
pytorch gpu版本的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李錫涵,李卓桓,朱金鵬寫的 從來沒有這麼明白過：TensorFlow 上車就學會 和李金洪的 極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Pytorch安装教程（包含对齐cuda、cudnn版本 - 周弈帆的博客也說明：确认显卡驱动. 在安装GPU版本Pytorch之前，还要保证电脑中有版本正确的cuda和cudnn。cuda是一套GPU上的编程 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺北大學 電機工程學系 楊棧雲所指導 陳定邦的 基於深度學習之即時口罩偵測與群聚監控 （2020），提出pytorch gpu版本關鍵因素是什麼，來自於口罩辨識、人數管控、深度學習、遷移學習、Mask R-CNN、流行病疫期。
而第二篇論文國立清華大學 資訊工程學系 李政崑所指導 張元銘的 人工智慧和開放計算語言的執行時系統和框架支持 （2020），提出因為有 異構系統架構、開放計算語言、執行時系統、便攜式計算語言、圖形處理器、開放式神經網路格式、交換式神經網路格式、神經網路應用接口的重點而找出了 pytorch gpu版本的解答。
最後網站PyTorch則補充：An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
從來沒有這麼明白過：TensorFlow 上車就學會
為了解決pytorch gpu版本 的問題，作者李錫涵,李卓桓,朱金鵬 這樣論述：
TensorFlow2降低機器學習門檻，使機器學習無處不在！ TensorFlow 2是你最該學習的AI套件，將Keras整合之後， 一次學TensorFlow就學會Keras不用學兩次，用史上最強的人工智慧工具改變世界！ ▌簡單明瞭、快速入門 ▌ 本書簡單明瞭，可以讓初學者迅速進入TensorFlow的殿堂，讓你在起跑點就獲得渦輪一般的加速。 ▌谷歌開發者專家 ▌ 本書由谷歌開發者專家(機器學習領域)的大師級撰寫，將畢生功力以淺顯易懂的文字，引領初學者進入TensorFlow的殿堂，成為新一代機器學習大師。 ▌易讀易懂、脈絡清晰 ▌ 本書深入淺出，排版精美，
十分易讀易懂。全書結構嚴謹、脈絡清晰，讓讀者可以輕鬆駕馭TensorFlow。 難得完整又詳細的TensorFlow 2的書籍，五大篇章包含： ．基礎篇：使用深度學習中常用的卷積神經網路、循環神經網路等網路結構為例，介紹 TensorFlow建立和訓練模型的方式。 ．部屬篇：介紹在伺服器、嵌入式設備和瀏覽器等平台部署 TensorFlow模型的方法。 ．大規模訓練篇：介紹了在 TensorFlow中進行分散式訓練和使用TPU訓練的方法，這也是TensorFlow獨享的，讓你能用比GPU更快速的TPU進行神經網路訓練 ．擴展篇：介紹了多種 TensorFlow 生態系統內的
常用及前端工具 ．高級篇：為進階開發者介紹了 TensorFlow程式開發的更多深入細節及技巧。 如果你是TensorFlow 1.x的使用者，一定要升到2.x，再加上好用的Keras，一定以成為你開發AI專案的好幫手。
基於深度學習之即時口罩偵測與群聚監控
為了解決pytorch gpu版本 的問題，作者陳定邦 這樣論述：
冠狀病毒的大流行，讓人類體會到其超乎想像的傳播能力，在歷經一年多無法歇緩的疫情中，全世界的人們體認到配戴口罩與嚴禁群聚的重要性。鑑於此，本研究因提出一個基於深度學習的物件辨識視覺系統，目的是為了在疫病流行期間監測一定空間中人們口罩的配戴和室內人數的管控。 本研究主要探討兩種辨識類型，第一種是在場域的出入口監測進入的人是否配戴口罩，第二種是計算經過出入口進入特定區域的人數計數，藉由二種監測的功能以達到監控口罩與群聚的效果，當發生設定的違例情況，兩者都會即時響應以訊號通知，用以警告違反者。 透過深度學習之Mask R-CNN物件辨識演算法，本研究發展可以在特定的空間中準確地識別進出的人是
否配戴口罩，並且計數進出的人流以為群聚人數管控。所發展的系統嘗試諸多增進Mask R-CNN演算法能力的技術，包括資料增強、以及遷移學習等技術，然後再藉驗證及模型選擇的方法，以求取最大化的識別能力，實驗結果顯示，透過架設之視覺感測器，可以從頻繁進出的人群中即時偵測和識別，達到監控的目的。論文最終以遷移學習的進階版本，以達成最佳辨別效能。以實際訓練結果證明，本研究所創的遷移學習Mask R-CNN演算法與原始的Mask R-CNN演算法前後提升了3%的mAP，達到了96%的mAP。並且在實際場景的隨機採樣辨識精準度達到了92.1%，所發展的深度學習視覺系統透過實際場景的驗證與分析，具有相當高的識
別能力，深具應用潛力。
極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作
為了解決pytorch gpu版本 的問題，作者李金洪 這樣論述：
TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本，具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術，相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。 ◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 ◎ 75個實作專案，包含最接近工業 / 商業用的典範 ◎ 由淺入深的完整解說，徹底體會TensorFlow之美 史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 在綜合PyTorch
的動態圖架構和併入高階API Keras之後，Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者，幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後，更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 全書重點包括： ► 75個工業及商用專案的完整實作 ►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 ►大量Transfer Learning的預載入模型說明 ►Tensorflow的專屬資料集格式 ►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型
►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 ►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 ►不再只是單純的CNN，用膠囊網路做更準確的圖形辨識 ►不只RNN，還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 ►自己動手做YOLOV3 Darknet ►最完整的Normalization說明，包括Batch Norm、Switchable Norm ►GAN大全，包括DeblurGAN及AttGAN ►CS612照片加工的AI基礎 ►製作Tensorflow的模型完整說明 ►在樹莓派、iPho
ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本，提供了大量的程式設計經驗 兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本，列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快，有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力，對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理，並將這些方法寫到書中。 3. 提供高度可重用程式，公開了大量的商用程式片段 本書實
例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案，這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中，加快開發進度。 4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作，包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上，利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 5. 從專案角度出發，覆蓋專案開發全場景 本書以專案實作為目標，全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識，並全部配有實例，包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端
的模型部署。其中，特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工，進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 6. 提供大量前端論文連結位址，便於讀者進一步深入學習 本書使用的AI 模型，大多來自前端的技術論文，並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址，進一步深入學習更多的前端知識，再配合本書的實例進行充分了解，達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 7. 注重方法與經驗的傳授 本書在說明知識時，更注重傳授方法與經驗。全書共有
幾十個「提示」標籤，其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納，有關於經驗技巧的，也有關於風險避開的，可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速進步。
人工智慧和開放計算語言的執行時系統和框架支持
為了解決pytorch gpu版本 的問題，作者張元銘 這樣論述：
在高等程式語言中，執行時系統正變得越來越重要。它可以用來當作控制與向後協尋幫助的引擎，為人工智能模型和人工智能語言提供一個執行環境。在現在的開放計算語言中，執行時系統，可以調用核心程序在圖形處理器上並做運算。因此，執行時系統可以在程序調度，執行和分區等方面發揮作用。在我們的研究工作中，我們將努力的為執行時系統提供幾個先進的研究。本文的主要貢獻如下。首先，在先前的工作中，我們的實驗室成員幫助異構系統架構中啟用了開放計算語言框架1.2的版本，使用開源軟體的便攜式計算語言的執行時框架作為實作的架構基礎。在這項工作中，我們進一步擴展了框架，予以支持開放計算語言2.0功能，並通過了13隻AMD軟體開發
套件中的計算語言2.0範例程式。其次，我們的研究工作開發出允許交換式神經網路格式的模型在Host和Android平台上執行推理的任務，並通過Android平台上的神經網絡應用接口靈活地調用神經網絡，以加快推理操作。我們開發了一種名為BFSelector的算法，該算法基於經典的廣度優先搜索，並包括使用成本的考量去決定輸入的模型如何做區分。我們的初步實驗結果表明，我們在交換式神經網路格式的模型上使用API 27的神經網路應用接口，可以使基準速度提高1.32至22.52倍，在API 28的基準下速度提高4.56至211倍，其中基準是無調用神經網路應用接口。實驗包括AI模型，例如LeNet，AlexN
et，MobileNet_V1，MobileNet_V2，VGG-16和VGG-19。最後，我們看一下在圖形處理器架構上調度相依程序的執行時功能。我們創建框架來分析神經網路模型（例如交換式神經網路格式和開放式神經網路格式的模型）並找到相關相依程序的模板，然後可將其進行調度使用開放計算語言或CUDA在圖形處理器架構上。 初步的實驗結果表明，通過結合神經網路運算單元和適當的內存策略，該技術平均可將整體性能提高8%，並將緩存未命中率平均降低14%。