人工智能产业的框架结构分别为,人工智能产业的框架结构的基础层包括大数据

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　　一、张量流：

　　TensorFlow是Google基于dist faith开发的第二代人工智能学习系统，名字来源于其自身的运行原理。张量(美丽的蝴蝶)表示N维数组，流(Flow)表示基于数据流图的计算。TensorFlow是美丽的蝴蝶从流量图的一端流向另一端的计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输到人工智能神经网络进行分析处理的系统。TensorFlow可用于语音识别或图像识别等许多机器学习和深度学习领域。CNN，音量和神经网络。

　　其实TensorFlow的内核大部分不是用Python写的：它是C和CUDA(Nvidia用于编程GPU的语言)的高度优化组合。相反，它通常使用英伟达的Eigen(高性能C和CUDA库)和cuDNN(针对英伟达GPU非常优化的DNN库，用于卷积等功能)。

　　TensorFlow的模式是程序员使用“一种语言”(可能是Python！)来表达。

　　那么，我们再来讨论一下这个问题：TensorFlow为什么选择Python作为一种非常好的语言，并由表达式和控制模型来训练和支持？答案很简单：Python可能是大量数据科学家和机器学习专家使用的最舒服的语言。它也是一种易于集成和控制C后端的语言。同时，它与Google和他们的开源产品一起在公司内外广泛使用。给定TensorFlow的基本模型，Python的性能并不重要，这是天然的契合。NumPy也是一个巨大的红利。它可以很容易地在Python中进行预处理(也是高性能的)，然后提供给TensorFlow，以获得真正CPU密集型的东西。

　　第二，Caffe(用于快速特征嵌入的卷积架构)

　　Caffe是一个清晰、易读、快速的深度学习框架。作者是贾，加州大学柏克莱分校博士，现就职于。

　　Caffe的全称应该是快速特征嵌入的对流架构。是一个清晰高效的深度学习框架。它是开源的，核心语言是C，支持命令行、Python和Matlab接口。既可以在CPU上运行，也可以在GPU上运行。它的许可证是BSD 2条款。

　　深度学习受欢迎的一个原因是，它可以独立地从数据中学习有用的特征。特别是对于一些不知道如何设计功能的场合，比如图像和语音。

　　Caffe的设计：基本上，Caffe遵循一个简单的神经网络假设——所有计算都以层的形式表示。图层做的就是取一些数据，然后输出一些计算的结果，比如卷积，就是输入一个图像，然后和这个图层的参数(滤镜)进行卷积，然后输出卷积的结果。

　　三。实现

　　亚马逊MXNet被指定为官方深度学习平台。

　　目前，支持以下语言：

　　大蟒

　　稀有

　　hxsdpj

　　斯卡拉

　　比较主语言c/cudac/Lua/cudapthon/c/cudac/cudac/cuda从语言python/MATLAB-python/r/hxsdpj/go硬件CPU/GPUCPU/GPU/Fpga/GPU CPU/GPU/Mobile CPU/GPU/Mobile分布式NNNY(非开源)Y速度快，中，中，快，灵活，一般有据，全面，中，中，全面，适合型号CNN/RNNCNN/RNNCNN/RNNCNN？操作系统所有系统Linux，OSX所有系统Linux，OSX所有系统命令式NYNNY声明式YNYYY接口protobufluapthonc/python/r/hxsdpj/go网络结构分层方法分层方法符号漂亮的小蝴蝶图符号漂亮的小蝴蝶图？

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