想學習pytorch，需要先學習python嗎？pytorch是目前非常流行的深度學習框架，想學習它，最好先學一些python的編程基礎，因為很多使用了pytorch的代碼都是用python開發(fā)的，先

想學習pytorch，需要先學習python嗎？

pytorch是目前非常流行的深度學習框架，想學習它，最好先學一些python的編程基礎，因為很多使用了pytorch的代碼都是用python開發(fā)的，先學點python打好基礎之后，更有助于您理解和學習pytorch，就比如要建房子先要打好地基，是一個道理。

網上關于python的免費教程很多，在我的今日條頭文章里面就寫過一篇關習python學習教程的文章，了解了python的一些基本語法，可以編寫和運行一些簡單的python程序之后就可以開始學pytorch了，它的官網有個學習教程可參考：http：//pytorch.org/tutorials/

高通驍龍855Plus對比865哪個更好？

肯定是865更好，這個不用懷疑的！

1、CPU內核更新，必然帶來更好的性能，更好的功耗什么的。

855 plus使用的是A76，而865使用的是A77，A77較A76性能提升20%，而功耗低了20%。

從具體的來看，驍龍865使用了一顆2.84GHz的Cortex-A77大核心、三顆2.42GHz的A77中核心及四顆1.8GHz的A55小核心。

而855 Plus使用的是一顆2.96GHz的大核A76、三個2.42GHz的中核A76、四個1.80GHz的小核A55。

2、從GPU來看，驍龍865和855 依然使用的是Adreno 640，但頻率不一樣了，驍龍865在原有的基礎上進行了頻率提升，性能提升幅度大概在15%左右，而GPU影響游戲體驗，所以明顯也是865更好。

此外，855plus是一顆4G芯片，可以通過外掛5G基帶來實現(xiàn)5G功能，但這會造成資源的浪費，因為855 本身帶有基帶芯片的，又加一顆基帶芯片了。

但865是一顆單芯片，不帶基帶，需要外掛基帶，這樣不會造成資源的浪費，從這一點上來看，也會更強。

其實綜合起來看，865是855 的升級版，想都不用想，肯定是性能更強的，芯片從來都是如此，新的總比舊的強啊。

機器學習應用有哪些方面？

一、關于機器學習

所謂機器學習，最簡單明了的說法就是讓機器像人那樣學習(不過，由于人工智能技術，機器可能自己涌現(xiàn)出超人類的智能），所謂的機器就是指計算機一類的機器（包括電子計算機、中子計算機、光子計算機和神經計算機等）

在上個世紀60年代，機器學習就被定義為一門人工智能的科學，今天它更是一門多領域交叉學科涉及到概率論、統(tǒng)計學、逼近論等復雜科學。

如果再用最簡單直白的話說，機器學習就是讓機器自己通過學習大量的資料，然后自己總結規(guī)則，歸納出自己學習的成果。

其應用場景其實相當廣泛。網上的一些回答，傾向于把它的應用場景約束在一些非常科學或者僅僅數(shù)理研究上的東西上。而實際上，包括人臉識別、阿爾法狗等，都是機器學習的應用場景。

二、場景：人臉識別、下棋、開車等

對于人臉等圖片的識別，需要大量輸入相關資料，好讓機器自己通過深度學習，從這些資料中歸納出機器能夠識別的規(guī)律。

至于像阿爾法狗那樣的計算機圍棋高手，可謂是深入學習的楷模。在其第一代的時候，阿爾法狗可以輸入各種棋譜提升自己的能力，從而遠超人類同行。

而在第二位的時候機器甚至可以自己和自己下棋，因此除了更多人類都沒有見識過的新棋譜。

隨著人工智能的普及，機器學習將會被用到越來越廣泛的領域里。畢竟整個世界有無窮無盡的信息和資料，而光靠人是無法全面接收的。讓特斯拉那樣的智能電動車，擁有高超的機器學習能力，持續(xù)學習每天瞬息萬變的交通情況，那么使時間長反而性能就會越好，

這也正是深度學習的強項，在算法一定的情況之下，唯有更大數(shù)量，更全面的數(shù)據才能夠更好地展現(xiàn)算法的優(yōu)勢，甚至改良計算機的算法。

如何向人類同伴證明自己不是一個人工智能？

謝邀請：

人工智能機器人再先進科學技術再發(fā)達，它還有人造的機器人，人的一舉一動，眼神傳遞，面目表情，高興時象萬花齊放晴空萬里，不高興時被人或眼前事激怒，象雷暴滾滾天崩地裂發(fā)出怒吼。

機器人它的功能是人為沒置功能，科學技術一步步提高，它的功能也跟隨提高，設置的功能是有限制的，人的思維是無限制，想象力無窮無盡，是任何機器人不能替代的。

一般人的大腦利用律也就百份之十之二十，沒有得到充分利用的腦細胞占大半，搞科研的多數(shù)也用不上一半，愛因斯坦的大腦利用律也就百分之五十左右，太好腦越用越活越靈，越想越開。有些人的大腦也不一定是多么特別好，只因勤奮多想多干，做出超出一般人的成績，被很多人認為她他的智商特別高。

深度學習的預測模型有哪些？

移動端推理框架的話首推ncnn：

有第三方工具支持pytorch的模型轉換，或者Pytorch轉onnx，ncnn也支持onnx模型轉換。

然后阿里新開源的mnn也可以試試：

不過目前只支持tensorflow，caffe和onnx的轉換，不過可以pytorch轉onnx，mnn目前onnx支持的版本是3有點舊。

我只用玩過上面兩個，其他的框架你可以在下面這個鏈接，找到Inference Framework這一項，里面列出了許多移動端推理框架：