深度学习用什么软件的简单介绍

实验室的深度学习服务器需要安装操作系统和数据库软件吗

需要安装。

1。安装系统。1。安装ubuntu。具体安装省略，记录一个小bug，可能在给有独立显卡的台式机安装ubuntu双系统时遇到：在安装时，使用U盘启动这步，直接选择tryubuntu或installubuntu都会出现黑屏的问题。解决方法：将光标移动到installubuntu一项上，按e键，会进入一个可编辑的界面，将quietsplash修改为nouveau。modeset=0nomodeset，然后按ctrl+x进入安装。之后在ubuntu安装nvidia驱动后，就正常了。如果没有安装驱动，每次进入前，都要用同样的方法将上面的quietsplash修改。2。配置nvidia显卡。具体分为两步：安装nvidia驱动，如果是图形界面的话，在SoftwareUpdates中的AdditionalDrivers中选择合适的驱动安装即可。在官网下载cudnn并安装。2。创建和登录用户。在linux上创建自己的用户，方便管理代码和安装应用。比如我们想要创建一个用户名是haha，密码是123456的用户，命令如下：添加用户：useradd-d/home/haha-mhaha。设置密码(只有设置密码之后，才能登录用户)：passwdhaha，然后输入密码。然后就可以通过sshhaha@your_ip的方式登录服务器了。登录后也可以设置bash：chsh-s/bin/bash或修改为zsh。加入root权限：使用apt下载时，如果出现不在sudoers文件中的报错，则需要将用户加入sudoers，执行sudovim/etc/sudoers命令，rootALL=(ALL)ALL的下一行加入hahaALL=(ALL)ALL，然后保存。删除用户：userdel-rhaha。

深度学习算法应用什么软件实现

使用 C 语言，用Code Blocks开发环境，因为这个开发环境是开源的，用户界面好，免费使用，适用的Windows版本比较多，而且，C 与 C++都可以。

什么软件可以学英语

有以下推荐：

1、英语读书（安卓）它是一款颜值比较高、界面比较简洁、功能比较强大的英语阅读软件，也是一款很好的英语学习软件。

2、多练英语习题库（安卓/iOS）它绝对是一个非常良心且免费的宝藏英语学习软件，软件支持安卓和iOS；安卓的名字叫：多练英语习题库，iOS的名字叫：英语练习题。

3、靠谱背单词（安卓/iOS）盘哥以前也单独推荐过它，它是一个界面简洁大方、设计精美的高颜值英语学习软件，整体看上去还有点小清新风格。

4、单词随身听（安卓/iOS）原名叫边走边听背单词，最新版改为了单词随身听。

5、英语四级单词（安卓）它是一个完全免费的英语四级学习软件，只支持安卓，无需注册登录，但有些许广告。...

如何选择深度学习框架 TensorFlow/Torch/Mxnet/Theano

深度学习目前的应用领域很多，主要是计算机视觉和自然语言处理，以及各种预测等。对于计算机视觉，可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等，对于自然语言处理，可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等。

对于刚入行深度学习，想从事人工智能工业应用和研发的小白来说，选择一个适合自己的深度学习框架显得尤为重要。那么在选择深度学习框架的时候，要注意哪些内容呢?

通常我们在选择框架时要考虑易用性、性能、社区、平台支持等问题。初学者应该考虑容易上手的框架，偏工业应用的开发者可以考虑使用稳定性高、性能好的框架，偏研究性的开发者，一般选择易用而且有领先的模型基线的框架。

目前这个阶段，TensorFlow因为背靠谷歌公司这座靠山，再加上拥有庞大的开发者群体，而且采用了称为“可执行的伪代码”的Python语言，成为最受欢迎的主流框架之一。一些外围的第三方库(如Keras、TFLearn)也基于它实现了很多成果，Keras还得到TensorFlow官方的支持。TensorFlow支持的上层语言也在逐渐扩大，对于不同工程背景的人转入的门槛正在降低。

因此，对于刚入行深度学习的小白，TensorFlow是一个非常好的选择，掌握TensorFlow对以后的求职发展很有帮助。

为了让大家更快地掌握深度学习技术，成为人工智能领域高端人才，中公教育联合中科院自动化研究所专家，强力推出人工智能《深度学习》，让大家学有所成、真正掌握机器学习模型以及算法背后的原理。

推荐一款适合深度学习AI场景应用性能较好的服务器

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性

熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。因而，更擅长并行计算和高带宽的GPU，则成了大家关注的重点。

很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样，就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多，所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。

这里谈谈关于深度学习GPU服务器如何选择，深度学习服务器的一些选购原则和建议：

1、电源：品质有保障，功率要足够，有30~40%冗余

稳定、稳定、还是稳定。一个好的电源能够保证主机再长时间运行不宕机和重启。可以想象一下，计算过程中突然重启，那么又要重来，除了降低效率，还影响心情。有些电源低负载使用的时候可能不出问题，一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬，不要功率刚刚好超出一点。

2、显卡：目前主流RTX3090,最新RTX4090也将上市

显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090(上月刚发布，本月12日上市)。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100（处于断供中）等等。

3、CPU：两家独大，在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位

Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列，而至强是用于服务器端，目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable系列处理器，分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver 银牌。

AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器 ，AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。

选择单路还是双路也是看软件，纯粹的使用GPU运算，其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途，当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。

4、内存：单根16G/32G/64G 可选，服务器级别内存有ECC功能，PC级内存没有，非常重要

内存32G起步，内存都是可以扩展的，所以够用就好，不够以后可以再加，买多了是浪费。

5、硬盘：固态硬盘和机械硬盘，通常系统盘追求速度用固态硬盘，数据盘强调存储量用机械盘

固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。

6、机箱平台：服务器级别建议选择超微主板平台，稳定性、可靠性是第一要求

预留足够的空间方便升级，比如现在使用单显卡，未来可能要加显卡等等；结构要合理，合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。

7、软硬件支持/解决方案：要有

应用方向：深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。

软件： Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

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