第2讲模型选择与评 估
第2讲 模型选择与评 估
大纲 ·2.1深度学习的硬件计算环境 ·2.2深度学习的软件计算环境 ·2.3数据集 ·2.3补充1：性能度量 ·2.3补充2：偏差与方差 ·2.4机器学习方法的分类 广东工业大学李东
⼤纲 • 2.1 深度学习的硬件计算环境 • 2.2 深度学习的软件计算环境 • 2.3 数据集 • 2.3 补充1：性能度量 • 2.3 补充2：偏差与⽅差 • 2.4 机器学习⽅法的分类 ⼴东⼯业⼤学 李东
深度学习的硬件计算环境 1.背景介绍： 1.深度学习作为人工智能的重要分支，对计算资源要求 极高。 2.硬件计算环境的选择直接影响深度学习模型的训练和 推理效率。 2.传统硬件： 1.传统CPU架构：适合一般计算任务，但在深度学习中 计算效率较低。 2.GPU加速：由于其并行计算能力，GPU成为了深度学 习训练的首选硬件。 广东工业大学李东
深度学习的硬件计算环境 1.背景介绍： 1.深度学习作为⼈⼯智能的重要分⽀，对计算资源要求 极⾼。 2.硬件计算环境的选择直接影响深度学习模型的训练和 推理效率。 2.传统硬件： 1.传统CPU架构：适合⼀般计算任务，但在深度学习中 计算效率较低。 2.GPU加速：由于其并⾏计算能⼒，GPU成为了深度学 习训练的⾸选硬件。 ⼴东⼯业⼤学 李东
深度学习的硬件计算环境 1.专用硬件： 1.TPys、(Tensor Processing.nits):,申Google开发，专为深度学习 而设计，在Google的云端服务中大规模应用。 2.ASICs(Application-Specific Integrated Circuits)ia.针对特定深度学 写崔务进特优化的是制悉片，如神经网络茄速器。 2.云端计算： 1命漆童婴奢握俸瘿如哈接餐用·屏眇股翠握塔 的成苯和门槛。 3.未来展望： 1.随着深度学习模型的不断发展和复杂化，对硬件计算能力的需求 将继续增加。 2新型硬件架构和算法的不断涌现将进一步推动深度学习在各领域 的应用和发展。 广东工业大学李东
深度学习的硬件计算环境 1.专⽤硬件： 1.TPUs（Tensor Processing Units）：由Google开发，专为深度学习 ⽽设计，在Google的云端服务中⼤规模应⽤。 2.ASICs（Application-Specific Integrated Circuits）：针对特定深度学 习任务进⾏优化的定制芯⽚，如神经⽹络加速器。 2.云端计算： 1.公共云服务提供商（如AWS、Azure、Google Cloud）提供了强⼤ 的深度学习硬件资源，可按需使⽤，降低了深度学习实验和应⽤ 的成本和⻔槛。 3.未来展望： 1.随着深度学习模型的不断发展和复杂化，对硬件计算能⼒的需求 将继续增加。 2.新型硬件架构和算法的不断涌现将进⼀步推动深度学习在各领域 的应⽤和发展。 ⼴东⼯业⼤学 李东
深度学习的底层软件库 1.NVIDIA的CUDA架构：提供了丰富的深度学习库 和工具，被广泛应用于深度学习框架中。 2.AMD ROCmTM (Compute Architecture for Neural Networks)是一套开放式软件工具，旨 在帮助开发人员在AMD的GPU上创建和部署AI 和HPC(高性能计算)应用程序。。 3.华为的CANN(Compute Architecture for Neural Networks)是一种异构计算架构，专门 针对A场景而设计
深度学习的底层软件库 1.NVIDIA的CUDA架构：提供了丰富的深度学习库 和⼯具，被⼴泛应⽤于深度学习框架中。 2.AMD ROCm™（Compute Architecture for Neural Networks）是⼀套开放式软件⼯具，旨 在帮助开发⼈员在AMD的GPU上创建和部署AI 和HPC（⾼性能计算）应⽤程序。 。 3.华为的CANN （Compute Architecture for Neural Networks）是⼀种异构计算架构，专⻔ 针对AI场景⽽设计