‘壹’ 推荐5款好用的深度学习框架绘制工具（含教程）
深度学习框架绘制工具推荐：
1. Diagrams.net
亮点：此免费在线图表工具支持拖放式操作，通过无代码界面轻松绘制深度学习模型。功能涵盖流程图、生成网络及实体关系图，并与流行平台无缝集成，如GitHub、OneDrive及Google Drive等。教程：diagrams画图保姆级教程
2. Inkscape
亮点：这款矢量图像编辑软件适用于Mac、Windows和Linux系统，功能多样，从地图到徽标均可设计。教程：Inkscape使用教程
3. PlotNeuralNet
亮点：以脚本形式使用LaTeX或Python编写深度学习模型结构，高度自定义（生成可视化图）。教程：使用PlotNeuralNet绘制深度学习网络图，示例代码：python2-unet.py运行后可生成可视化图。
4. PPT
亮点：操作简便，适合快速绘制深度学习网络图。教程：ppt画深度学习网络图
5. Visio
亮点：适合新手，尤其在绘制复杂项目流程图和线框时表现更佳，因其提供丰富的模板、共享组件、布局及多人协作功能。教程：用Visio绘制神经网络结构图
其他相关资源：请参考上述链接。
‘贰’ 如何在深度系统上安装和使用深度学习相关的软件和工具
如何在深度系统上安装和使用深度学习相关的软件和工具？
如何在深度系统上安装和使用深度学习相关的软件和工具？
深度学习是一种人工智能技术，可以用来解决许多复杂的问题。如果你想学习或使用深度学习，那么你需要安装和使用一些相关的软件和工具。本文将介绍如何在深度系统上安装和使用深度学习相关的软件和工具。
一、准备工作
首先，你需要一个深度学习框架。常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe等等。在本文中，我们将以TensorFlow为例。
其次，你需要一个Python编程环境。深度学习框架通常使用Python作为编程语言。建议使用Anaconda分发版，因为它包含了许多用于科学计算和数据分析的库。你可以在官网上下载anaconda。
最后，你需要一个GPU。深度学习训练通常需要大量的计算资源，因此使用一个强大的GPU可以显着加快训练速度。如果你没有GPU，则可以使用云平台，如AWS、Azure或GoogleCloud等。
二、安装TensorFlow
在安装TensorFlow之前，你需要安装CUDA和cuDNN。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它可以加速GPU计算。cuDNN是NVIDIA提供的深度学习库，用于加速深度学习计算。
1.安装CUDA
你可以在NVIDIA官网上下载CUDA的最新版本。下载完成后，运行安装程序并按照提示操作。请注意，安装CUDA可能需要更新您的显卡驱动程序。
2.安装cuDNN
你可以在NVIDIA官网上下载cuDNN的最新版本。下载完成后，解压缩文件并将文件复制到CUDA安装目录下相应的文件夹中。
3.安装TensorFlow
建议使用anaconda创建一个新的Python环境，以避免与其他Python环境发生冲突。在新的Python环境中，你可以使用pip命令安装TensorFlow。
pipinstalltensorflow-gpu
这将安装最新版本的TensorFlowGPU版。如果你的机器没有GPU，则应使用以下命令安装TensorFlowCPU版。
pipinstalltensorflow
三、使用TensorFlow
安装TensorFlow之后，你就可以在Python中使用它了。下面是一个简单的TensorFlow程序示例。
importtensorflowastf
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b=tf.Variable(tf.zeros([10]))
y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)
在这个例子中，我们定义了一个大小为784的输入张量x，并将其传递给一个大小为78410的权重矩阵W，加上一个大小为10的偏差向量b。然后，我们使用TensorFlow提供的softmax函数来计算输出y。
四、总结
深度学习是一种强大的技术，可以用来解决许多复杂的问题。在本文中，我们介绍了如何在深度系统上安装和使用TensorFlow。当然，TensorFlow只是深度学习框架的一个例子，你可以根据自己的需要选择其他框架。无论你选择哪种框架，都需要一个强大的GPU来加速训练，因此我们建议使用云平台。祝你在深度学习的旅途中取得成功！