大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于显卡python深度学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍显卡Python深度学习的解答，让我们一起看看吧。
大神能推荐一些可以运行ps，Python，cad这些软件的笔记本吗？
py不跑大量数据计算的代码的话，大多数的笔记本都可以用，ps做大图需要渲染的话对显卡要求比较高，cad的话也是渲染的时候对显卡要求比较高，当然ps和cad涉及到图像颜色的话显示器可能会有色差问题。也就是说ps和cad对笔记本性能要求比较高些，二手的不建议你买，现在的笔记本也不贵，华为，小米，惠普5000左右的笔记本基本上都能满足你的需求。
问题里缺少太多必要的描述，很难给你答案，我建议你可以去专业测评网站看看，我的建议是，一看品牌，最好是一线大品牌，二看配置，够用，稍有性能结余即可，不必追求高配，三看论坛评价，有缺陷的机器不要买。
1、PS（Photoshop）、CAD 类软件，对显卡性能要求较高。
2、戴尔燃Ⅱ 7000 14英寸轻薄本，全能笔记本、商务办公，大型游戏效果能开中配，唯一缺点就是内存不够用。
3、建模超大型场景，有点吃力。8GB内存不够，可以自己买根内存条加进去。
4、在学习方面，除了你未来需要的CAD、建模，在渲染方面 VREY3.6以上还好。
5、建模自己电脑弄，3DMAX渲染什么的交给云渲染（渲云）就可以了。
6、渲云是设计师首选的自助式云渲染工具它支持3ds Max、Sketch Up、VRay、Corona等上百款软件和插件。渲云特惠模式：前7分钟0元免费渲，最高8元封顶。同时针对学生还有半价优惠！可利用海量服务器***出色完成室内外效果图、360全景图等3D图像渲染。
为什么人工智能tensorflow运算是以矩阵运算作为基础的？
现时的人工智能已经往多方面发展，但基础的理论还是基于机器学习的。而机器学习是以统计数学为基础，本质上是大量的数***算。
其中矩阵运算是被大量用于表达数学模型。比如你去看斯坦福大学的相关公开课你都可以看到许多的数学论证不会像一般编程语言那样使用for循环，取而代之是用数学符合表达。
在计算机的角度上看，矩阵运算很容易被分割成独立的运算模块，互相之间不影响。因此非常适合做并行运算。
在深度学习兴起之前，其实计算机业界一直都有使用矩阵运算。在游戏开发中，关于画面显示的部分，显卡会承担着大量的矩阵运算。
tensorflow作为深度学习框架，背后的理论以矩阵运算为基础
矩阵运算，能极大加速计算过程，如果不用矩阵运算，模型训练时间太长
tensorflow是Google开发的深度学习框架，而深度学习，作为一种数学模型，是以数学为基础的，具体来讲是以线性代数和概率论为基础。而矩阵和张量 (Tensor, 对，就是Tensorflow中的Tensor)是线性代数的基本数学概念。
深度学习绝大多数都是监督学习，或者想办法转为监督学习，比如猫狗分类、销量预测等等。深度学习作为机器学习的一种，优化算法本质上是梯度下降法，对应数学的最速下降法。
看看回归中的求导算法:
背后求导都是基于矩阵的，会涉及矩阵的求逆、惩罚运算等。
以近两年自然语言处理中火热的BERT模型为例，里面的模型架构都已 Transformer为基础，看看这个模型的内部结构:
里面的线性层（Linear）本质上就是两个矩阵的相乘, 注意力机制模型 (Attention)见下面两幅图，明显也是矩阵相乘(MatMul)紧密相关。
到此，以上就是小编对于显卡python深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于显卡python深度学习的2点解答对大家有用。
