卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練圖像數(shù)據(jù)很卡？我想你需要先確定你是使用CPU還是GPU。安裝tensorflow時，如果安裝了GPU版本，則使用默認GPU。你可以在運行程序之前打開探測器。例如，Watch-n0.1n

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練圖像數(shù)據(jù)很卡？

我想你需要先確定你是使用CPU還是GPU。安裝tensorflow時，如果安裝了GPU版本，則使用默認GPU。你可以在運行程序之前打開探測器。例如，Watch-n0.1nvidiasmi（Ubuntu）命令可以用來檢測GPU。CPU和內(nèi)存系統(tǒng)（我不知道你用什么系統(tǒng)）也有可視化監(jiān)控程序。

程序卡，但還是可以運行的，我猜應該是用CPU在計算時，內(nèi)存不夠，用虛擬內(nèi)存時，卡就多了。

初中文化可以學Python編程嗎，我想通過這個渠道進入人工智能這個大行業(yè)？

沒關系，但你必須比別人更努力

1。Python是目前所有開發(fā)語言中比較好的入門語言。Python是一種動態(tài)語言，類似于腳本語言。開始很容易

2。初學者可以先看看Python基礎教程的書，看一些介紹性的視頻

3。學習應該有目標，一周一個目標，一個月一個目標，按照循序漸進的順序，估計學習Python語法只需要一個月。你應該自己動手，把書上的代碼敲到一邊。在了解了基本語法之后，可以看看簡單而優(yōu)秀的開源代碼，flash，web2py等，并經(jīng)?？纯碢ython官方文檔

5。試著做一些小項目，處理文件數(shù)據(jù)，讀寫數(shù)據(jù)庫，寫一個簡單的爬蟲程序，邊練邊學

6、半年就可以寫一個簡單的Python程序了。如果你想再次升職，你需要做一個更大的項目，找一份與python相關的工作，邊工作邊學習

放一張圖片來展示這種關系。機器學習是人工智能的重要領域之一，而深度學習是機器學習的一個分支。深度學習之所以近年來流行起來，是因為它突破了傳統(tǒng)機器學習無法解決的一些問題。

機器學習的意義在于代替人工完成重復性工作，識別出統(tǒng)一的規(guī)則（模式）。但是對于傳統(tǒng)的機器學習來說，特征提取的難度不?。ㄌ卣骺梢允窍袼亍⑽恢?、方向等）。特征的準確性將在很大程度上決定大多數(shù)機器學習算法的性能。為了使特征準確，在特征工程部分需要大量的人力來調(diào)整和改進特征。完成這一系列工作的前提是，數(shù)據(jù)集中所包含的信息量是充分的，并且易于識別。如果不滿足這一前提，傳統(tǒng)的機器學習算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學習的應用正是基于這個問題。它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡使它能夠在雜波中學習，自動發(fā)現(xiàn)與任務相關的特征（可以看作是自發(fā)學習的特征工程），并提取高級特征，從而大大減少了特征工程部分任務所花費的時間。

另一個明顯的區(qū)別是他們對數(shù)據(jù)集大小的偏好。傳統(tǒng)的機器學習在處理規(guī)則完備的小規(guī)模數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出良好的性能，而深度學習則表現(xiàn)不好。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的不斷擴大，深度學習的效果會逐漸顯現(xiàn)出來，并變得越來越好。對比如下圖所示。