人工智能深度学习平台本质是一个“免费的开发工具集合”,开发人员像搭积木一样,根据自身行业的特点和场景需要,利用平台提供的开发工具、选择合适的任务、预训练模型和深度神经网络,导入数据进行训练并得出模型,最终实现部署。
开发人员可直接利用平台上的工具和任务模型,按照自己的需求进行二次开发,无需再开发基础模型,能极大的减轻工作量,减少重复劳动,提升整体的开发效率。
人工智能深度学习平台就像电脑或者手机的操作系统,起到承上启下的作用,下接高性能芯片和大型计算系统,上承各种业务模型和行业应用。
平台的主要使用流程分为下面三个步骤:
1、 开发者根据自身需求,选择相应的任务和预训练模型,然后导入已经标注好的数据
2、 训练并得出模型,对模型进行校验
3、 部署
市面上比较常用的深度学习平台包括以下几个:
1、百度的PP飞浆
2、Google的TensorFlow
3、Facebook的Caffe2
4、微软的Cognitive Toolkit
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