非常巨大，尤其是cnn几乎就是cpu杀手。 目前在深度学习领域，主流的商用gpu型号是nvidia tesla系列k40、m40以及m60，我们将对比这三款产品的关键性能参数，官方的参数对比如下： ? m60拥有两个gm204核芯，每个gm204核芯拥有2048个计算单元，拥有8g显存，单精度浮点性能可达4.85tflops。 ? m40拥有一个gm200核芯，该核芯拥有3072个计算单元，拥有12g显存，单精度浮点性能可达7tflops。 ? k40拥有一个gk110核芯，该核芯拥有2880个计算单元，拥有12g显存，单精度浮点性能可达4.29tflops。 一个m40的计算能力约为一个m60云主机的1.44倍，但是价格...
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- 序一
- 序二
- 自序
- 前言
- 1 1 1 数据预处理
- 1 1 2 定义网络结构
- 1 1 3 定义损失函数
- 1 1 4 反向传递与优化器
- 1 1 5 范数
- 1 2 传统的图像分类算法
- 1 3 1 局部连接
- 1 3 2 参数共享
- 1 3 3 池化
- 1 3 4 典型的CNN结构
- 1 3 5 AlexNet的结构
- 1 3 6 VGG的结构
- 1 3 7 ResNet50
- 1 3 8 InceptionV3
- 1 3 9 可视化CNN
- 1 4 1 测试数据
- 1 4 2 混淆矩阵
- 1 4 3 准确率与召回率
- 1 4 4 准确度与F1Score
- 1 4 5 ROC与AUC
- 1 5 1 Boosting算法
- 1 5 2 Bagging算法
- 1 6 本章小结
- 2 1 Anaconda
- 2 2 APT更新源
- 2 3 Python更新源
- 2 4 Jupyter notebook
- 2 5 TensorFlow
- 2 6 Keras
- 2 7 PyTorch
- 2 8 PaddlePaddle
- 2 9 AdvBox
- 2 10 GPU服务器
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