10、Keras与TensorFlow入门指南

Keras与TensorFlow入门指南

在深度学习领域，利用GPU进行计算能够显著提升训练速度和效率。以下为你介绍几种在GPU上进行深度学习的方式：
1. 购买并安装物理NVIDIA GPU ：在工作站上安装NVIDIA GPU，这需要一定的硬件知识和成本。
2. 使用云服务的GPU实例 ：如Google Cloud或AWS EC2提供的GPU实例，方便快捷，但可能会产生较高的费用。
3. 使用Colaboratory的免费GPU运行时 ：这是Google提供的托管笔记本服务，无需购买硬件和安装软件，只需在浏览器中打开一个标签页即可开始编码。

对于初学者来说，Colaboratory是最容易上手的选择。它适合小规模的工作负载，但如果需要处理大规模任务，则可能需要考虑前两种方式。此外，如果你没有适合深度学习的GPU，在云端运行实验是一种简单且低成本的方式，无需额外购买硬件。不过，对于深度学习的重度用户来说，长期使用云服务可能成本较高，建议搭建本地工作站。

在操作系统方面，建议使用Unix工作站。虽然理论上可以在Windows上直接运行Keras，但不推荐这样做。Windows用户可以通过设置Ubuntu双启动或使用Windows Subsystem for Linux (WSL)来运行Linux应用程序。

Jupyter笔记本：深度学习实验的首选方式

Jupyter笔记本是运行深度学习实验的理想选择，尤其适合众多代码示例。它在数据科学和机器学习社区中广泛使用，是一种可以在浏览器中编辑的文件，结合了执行Python代码和