第26篇：环境配置与工具选择：模型训练的硬件与软件环境详解

在现代人工智能（AI）和机器学习（ML）的世界中，模型训练需要强大的硬件和软件支持。配置合适的环境和选择正确的工具是确保模型高效训练的关键步骤。本文将详细讲解模型训练所需的硬件与软件环境，并介绍常用的工具与框架（如TensorFlow、PyTorch）。我们将通过具体的Python代码示例和详细的原理讲解，帮助零基础读者更好地理解这些概念和技术。

模型训练所需的硬件环境

1. 计算资源

GPU与CPU

图形处理单元（GPU）和中央处理单元（CPU）是模型训练的主要计算资源。与CPU相比，GPU在处理大量并行计算任务时更为高效，这使得GPU在深度学习模型训练中得到了广泛应用。

比喻：大厨与厨房助手

想象一下，CPU就像一个全能的大厨，擅长处理各种任务，但速度较慢。而GPU就像一群厨房助手，专门处理切菜、炒菜等并行任务，速度快且效率高。

示例：检测GPU可用性

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