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pytorch gpu設定的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦EliStevens,LucaAntiga,ThomasViehmann寫的 核心開發者親授!PyTorch深度學習攻略 和李錫涵,李卓桓,朱金鵬的 從來沒有這麼明白過：TensorFlow 上車就學會都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Yolov3 Movidius也說明：首先測試的設定是開啟OpenVINO下以YOLOv3（FP16-INT8）在CPU內建的Iris Xe ... VPU Jul-18 7 Conclusions The results of this study show that using a GPU for ...
這兩本書分別來自旗標 和深智數位所出版 。
南華大學 科技學院永續綠色科技碩士學位學程 賴信志所指導 王俊文的 用於犬名辨識的卷積神經網絡之多次遷移學習 （2020），提出pytorch gpu設定關鍵因素是什麼，來自於深度學習、遷移學習、辨識狗的身份名字、Flask 伺服器、Android 應用程序。
最後網站Pytorch 基本介紹與教學則補充：Pytorch 是Facebook 於2017 年所開源的深度學習框架，因其語法簡潔、直觀的 ... 會使用GPU 來提升訓練速度，因此可藉由torch.device 設定分配的設備。
核心開發者親授!PyTorch深度學習攻略
為了解決pytorch gpu設定 的問題，作者EliStevens,LucaAntiga,ThomasViehmann 這樣論述：
【PyTorch官方唯一推薦教材！】 深度學習是近年來非常夯的一個領域，發展的速度也十分的驚人。曾經，深度學習的函式庫五花八門，各自都具備了一定的重要性。如今，使用者開始往兩大函式庫，PyTorch及Tensorflow靠攏，進而鞏固了它們的地位。在2018年以前，Tensorflow在國際學術頂尖會議中的論文引用率都遠超PyTorch。自2019年起，PyTorch就奮起直追，越來越受到學者們的喜愛。在ICLR 2020和CVPR 2020會議中，使用PyTorch的論文數已超越Tensorflow。由此可見，掌握PyTorch，是勢在必行的！ PyTorch最為人稱道就
是語法和Python相近，一樣簡潔好學，與Numpy、Pandas函式庫的相容性也很好，並支援動態運算圖（dynamic computational graph），有助於模型的優化，對記憶體的使用也非常有效率。本書作者為PyTorch核心開發者，深知PyTorch的強大之處，並擁有豐富的深度學習經驗，將帶你從無到有，利用PyTorch建構出深度學習模型，並用其來解決現實問題的能力。 與其他深度學習框架書相比，本書的最大特色為：利用數個章節來實作肺癌偵測專案。在實作該專案的過程中，你可以實際體會到如何充分把所學應用出來，並針對過程中所遇到的問題來找出解方。更重要的是，作者的寶貴經驗會讓你
少走許多彎路，快速培養實戰能力！ 閱讀完本書後，你將了解： ★深度學習的基本資料結構：張量（tensor） ★如何實作模組及損失函數 ★如何從PyTorch Hub中載入預先訓練的模型 ★在有限的資料下，訓練模型的方法 ★分析測試結果，並找出現有模型中的問題 ★透過擴增資料等方法，提高模型的表現 如果你對深度學習非常有熱忱，並且已經具備一定的Python能力，願意跟著書中內容動手嘗試，那你就是本書最適合的讀者！ 本書特色 ◎作者為PyTorch核心開發者，能以更全面的視角來進行教學 ◎實作內容豐富，花費大量篇幅處理肺癌偵測專案 ◎時
刻提點實作專案時可能遇到的陷阱，讓讀者少走彎路 ◎各章節的內容皆搭配程式範例，讀者可實際演練來加深印象 ◎本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容 專家推薦 ●Soumith Chintala，PyTorch 共同開發者 & Facebook AI Research 研究員： 『這本書出版後，我們終於有了關於 PyTorch 的權威著作，它具體地說明了基礎的知識和概念。』 ●Mathieu Zhang，NVIDIA 深度學習技術經理： 『將深度學習切割成易於讀者消化的區塊，再以程式範例作為輔助。』
●Philippe Van Bergen，PÇ Consulting 雲端架構師： 『具及時性、實務性及透徹性的一本書。你應該把它放在你的電腦旁，而不只是把它放在書架上。』 ●Orlando Alejo Méndez Morales，Experian 軟體分析師： 『這本書提供了非常實用的深度學習概述，適合做為教學資源。』
用於犬名辨識的卷積神經網絡之多次遷移學習
為了解決pytorch gpu設定 的問題，作者王俊文 這樣論述：
本研究以『機器學習』的分支，『深度學習』這一技術實現以『狗』為範圍的動物生物辨識為目標。透過利用『深度學習』之神經網絡模型應用於辨別確認一張圖像裡，一隻狗的身份名字。本論文著重探討有關通過學習辨別對象，一隻狗的『軟生物特徵』，例如該對象的品種，以及該生物面部特徵的數據，以提高識別該對象的身份名字這一能力的可能性。透過各個數據分別以『對象品種的完整視覺外觀』、『對象品種的面部外觀』、以及『對象身份名字的面部外觀』分門別類收集成三個數據集，再以遷移學習的概念應用學習到各種『卷積神經網絡』裡，以學習對象的品種，以及往後學習該對象的身份名字。最後產生的神經網絡通過Android應用程序的前端應用
程序界面部署在Flask伺服器上。
從來沒有這麼明白過：TensorFlow 上車就學會
為了解決pytorch gpu設定 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。