M1晶元tensorflow算力

㈠ 華為正式發布最強算力AI晶元升騰910，這款處理器到底有多強

升騰910處理器計算能力非常強大，可以算是目前最厲害的了。

㈡ tensorflow cpu版本和gpu版本可以同時安裝嗎

不能同時安裝。

㈢ gtx 1660 的cuda計算能力是多少

當然支持。之前持續跑了一個星期tensorflow，任務管理器可以看到Cuda佔有率100%，電費都多了20塊錢。
tensorflow顯示GTX 1660的計算能力為7.5。應該沒這么高，估計6.1。
使用其GPU計算1000萬的矩陣乘法，速度大概是CPU( i59代) 的200倍。

㈣ tensorflow-gpu不能import tensoflow嗎

GPU英文全稱Graphic Processing Unit，中文翻譯為"圖形處理器"。（圖像處理單元）GPU是相對於CPU的一個概念，由於在現代的計算機中（特別是家用系統，游戲的發燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形的核心處理器。
GPU是顯卡的"心臟"，也就相當於CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡和3D顯示卡的區別依據。圖形處理晶元。NVIDIA公司在1999年發布GeForce256圖形處理晶元時首先提出GPU的概念。
GPU能夠從硬體上支持T&L（TransformandLighting，多邊形轉換與光源處理）的顯示晶元，因為T&L是3D渲染中的一個重要部分，其作用是計算多邊形的3D位置和處理動態光線效果，也可以稱為"幾何處理"。
即使CPU的工作頻率超過3GHz或更高，對它的幫助也不大，由於這是PC本身設計造成的問題，與CPU的速度無太大關系。

㈤ 如何用TensorFlow和TF-Slim實現圖像分類與分割

ERDAS中好像沒有神經網路模塊，用神經網路分類一般都是用MATLAB中的神經網路工具箱的。

㈥ 華為發布全球算力最強AI處理，是否說明中國結束晶元進口指日可待

作為國人，我們應理性看待問題。我們雖然取得了進步但我們與美日等科技強國在晶元研發方面仍有較大差距，需要更加努力才行。

中華有為，華為公司在晶元研發這方面雖然起步是晚的但還好是沒有放棄一直堅持自己的想法。從中國製造到中國創造，華為公司一直堅守著自己的理念樹立民族品牌形象。

華為從一開始的落後到現在能追上高端科技的發展水平，正式因為華為的堅持，華為的投資，讓我們也看見了民族企業的未來。我相信在華為這樣的巨頭帶領下中國晶元業會更加強大。

㈦ 學習tensorflow，買什麼筆記本好

惠普Spectre x360 13-w020tu（Z4K32PA）
所屬惠普 Spectre x360 13-w000
屏幕尺寸：13.3英寸 1920x1080
筆記本重量：1.29Kg
CPU型號：Intel 酷睿i7 7500U
CPU主頻：2.7GHz
內存容量：8GB（8GB×1） LPDDR3（低功耗版）1866MHz
硬碟容量：256GB SSD固態硬碟
顯卡晶元：Intel GMA HD 620

㈧ tensorflow的cpu和gpu能差多少

gpu對於模型訓練的算力一般在cpu的10倍以上，能極大節省訓練時間

㈨ 如何用tensorflow和tf-slim實現圖像分類

們剛剛下載的模型可以將圖像分成1000類。類別的覆蓋度非常廣。在本文中，我們就用這個預訓練的模型來給圖片分類、標注和分割，映射到這1000個類別。

下面是一個圖像分類的例子。圖像首先要做預處理，經過縮放和裁剪，輸入的圖像尺寸與訓練集的圖片尺寸相同。

%
importos
importtensorflowastf
importurllib2

fromdatasetsimportimagenet
fromnetsimportvgg
frompreprocessingimportvgg_preprocessing

checkpoints_dir='/home/dpakhom1/checkpoints'

slim=tf.contrib.slim

#網路模型的輸入圖像有默認的尺寸
#因此，我們需要先調整輸入圖片的尺寸
image_size=vgg.vgg_16.default_image_size

withtf.Graph().as_default():

url=("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d9/"
"First_Student_IC_school_bus_202076.jpg")

#連接網址，下載圖片
image_string=urllib2.urlopen(url).read()

#將圖片解碼成jpeg格式
image=tf.image.decode_jpeg(image_string,channels=3)

#對圖片做縮放操作，保持長寬比例不變，裁剪得到圖片中央的區域
#裁剪後的圖片大小等於網路模型的默認尺寸
processed_image=vgg_preprocessing.preprocess_image(image,
image_size,
image_size,
is_training=False)

#可以批量導入圖像
#第一個維度指定每批圖片的張數
#我們每次只導入一張圖片
processed_images=tf.expand_dims(processed_image,0)

#創建模型，使用默認的argscope參數
#arg_scope是slimlibrary的一個常用參數
#可以設置它指定網路層的參數，比如stride,padding等等。
withslim.arg_scope(vgg.vgg_arg_scope()):
logits,_=vgg.vgg_16(processed_images,
num_classes=1000,
is_training=False)

#我們在輸出層使用softmax函數，使輸出項是概率值
probabilities=tf.nn.softmax(logits)

#創建一個函數，從checkpoint讀入網路權值
init_fn=slim.assign_from_checkpoint_fn(
os.path.join(checkpoints_dir,'vgg_16.ckpt'),
slim.get_model_variables('vgg_16'))

withtf.Session()assess:

#載入權值
init_fn(sess)

#圖片經過縮放和裁剪，最終以numpy矩陣的格式傳入網路模型
np_image,network_input,probabilities=sess.run([image,
processed_image,
probabilities])
probabilities=probabilities[0,0:]
sorted_inds=[i[0]foriinsorted(enumerate(-probabilities),
key=lambdax:x[1])]

#顯示下載的圖片
plt.figure()
plt.imshow(np_image.astype(np.uint8))
plt.suptitle("Downloadedimage",fontsize=14,fontweight='bold')
plt.axis('off')
plt.show()

#顯示最終傳入網路模型的圖片
#圖像的像素值做了[-1,1]的歸一化
#toshowtheimage.
plt.imshow(network_input/(network_input.max()-network_input.min()))
plt.suptitle("Resized,CroppedandMean-Centeredinputtonetwork",
fontsize=14,fontweight='bold')
plt.axis('off')
plt.show()

names=imagenet.create_readable_names_for_imagenet_labels()
foriinrange(5):
index=sorted_inds[i]
#列印top5的預測類別和相應的概率值。
print('Probability%0.2f=>[%s]'%(probabilities[index],names[index+1]))

res=slim.get_model_variables()
Probability1.00=>[schoolbus]
Probability0.00=>[minibus]
Probability0.00=>[passengercar,coach,carriage]
Probability0.00=>[trolleybus,trolleycoach,tracklesstrolley]
Probability0.00=>[cab,hack,taxi,taxicab]