深度学习领域重要名词及其关系

深度学习框架（Deep Learning Framework）是开发、训练和运行神经网络（如 CNN、FaceNet）的工具。

CNN（卷积神经网络）是一种神经网络架构，可以用来做 图像分类、人脸识别、目标检测 等任务

FaceNet 是一个具体的模型，它 基于 CNN 训练出来，用于 人脸识别。

比喻：

• 深度学习框架 = 造车的工厂 + 工具

• • 工厂（PyTorch / TensorFlow）提供 生产线（计算图、自动求导、优化器等）
  • 工具（CUDA / cuDNN）让计算更快

• CNN / FaceNet = 造出来的车

• • CNN 是造车的方法（不同车的设计架构，不同的流水线）
  • FaceNet 是造出来的专用车型（专门做人脸识别）

你可以用 CNN 这个方法，造出不同品牌、不同用途的汽车（不同任务的模型），FaceNet 是用 CNN 训练出来的一个 专门用于人脸识别的模型

CUDA：NVIDIA 提供的 GPU 加速计算库。发动机涡轮增压（让计算更快）

cuDNN：NVIDIA 深度学习优化库。高级 AI 芯片（让深度学习更高效）