關(guān)于tensorflow程序中什么計(jì)算使用cpu，什么計(jì)算使用gpu？Tensorflow，顧名思義，處理張量計(jì)算。實(shí)際上，它主要處理浮點(diǎn)矩陣的加法和乘法。這種操作模式對(duì)于基于SIMT架構(gòu)的GPU來(lái)說(shuō)

關(guān)于tensorflow程序中什么計(jì)算使用cpu，什么計(jì)算使用gpu？

Tensorflow，顧名思義，處理張量計(jì)算。實(shí)際上，它主要處理浮點(diǎn)矩陣的加法和乘法。這種操作模式對(duì)于基于SIMT架構(gòu)的GPU來(lái)說(shuō)無(wú)疑更有優(yōu)勢(shì)。例如，1000美元的1080ti可以實(shí)現(xiàn)10tflops的浮點(diǎn)運(yùn)算能力，而同等價(jià)格的CPU的浮點(diǎn)運(yùn)算能力還不到十分之一。

當(dāng)然，這并不意味著GPU比CPU更好。這兩個(gè)芯片的設(shè)計(jì)目的不同。CPU優(yōu)于分支處理，更適合于人機(jī)交互應(yīng)用。GPU優(yōu)于大規(guī)模計(jì)算，適合于科學(xué)計(jì)算。

球坐標(biāo)系下散度的公式如何推導(dǎo)？

這是解決球坐標(biāo)系發(fā)散的公式。教科書正文或附錄中都會(huì)有這個(gè)公式。E只與R有關(guān)，且只與R方向的分量有關(guān)。其尺寸隨R的增大而增大，與Xita和fai無(wú)關(guān)。它可以根據(jù)球坐標(biāo)系下的散度公式來(lái)計(jì)算。E=erer EθEθEφEφ=（R^3 ar^2）er 0 er=R^3 ar^2，Eθ=Eφ=0，將er代入第三個(gè)公式，求導(dǎo)數(shù)。

為什么交叉熵cross-entropy可以用于計(jì)算代價(jià)？

學(xué)人工智能，為什么要先學(xué)數(shù)學(xué)？

這是一個(gè)非常好的問(wèn)題。作為一個(gè)技術(shù)從業(yè)者，讓我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。

首先，人工智能是一門非常典型的交叉學(xué)科，不僅涉及數(shù)學(xué)，還涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、哲學(xué)、神經(jīng)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科。因此，人工智能技術(shù)不僅難度大，而且知識(shí)量巨大。這也是人工智能人才培養(yǎng)長(zhǎng)期以來(lái)集中在研究生教育中的重要原因。

目前，人工智能有六大研究領(lǐng)域，包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示、自動(dòng)推理和機(jī)器人學(xué)。這些研究方向離不開(kāi)數(shù)學(xué)知識(shí)。因此，如果我們想在人工智能的研究和發(fā)展領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展，我們必須有一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

以機(jī)器學(xué)習(xí)為例，機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟包括數(shù)據(jù)采集、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，核心是算法。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題也可以看作是一個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，很多初學(xué)者在進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之前都會(huì)從機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)始。為了順利地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是非常關(guān)鍵的。盡管人工智能對(duì)于數(shù)學(xué)的要求是比較高的，即使數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好，你也可以在學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的過(guò)程中逐步彌補(bǔ)自己的數(shù)學(xué)弱點(diǎn)。在學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的初級(jí)階段，你不會(huì)遇到非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)問(wèn)題。你只需要有一些線性代數(shù)和概率論的基礎(chǔ)知識(shí)。

最后，人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)對(duì)場(chǎng)景的要求比較高，不建議完全通過(guò)自學(xué)來(lái)學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)。最好利用研發(fā)團(tuán)隊(duì)的實(shí)驗(yàn)和交流環(huán)境，不斷提高研發(fā)能力。