如果虚拟环境已经配置好了tf或者pytorch环境可以直接调用

一、先测试环境是否可用

一般路径：/home/admin/anaconda3/envs/py36_tf2_fj/bin/python
注意测试的时候在bin 目录下不能用 python 需要使用./python

1.tf框架

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
结果如果为True代表tf环境可用

2.torch框架

import torch
torch.cuda.is_available()

深度学习的几个步骤
一、特征抽取

二、判别模块
对结果概率的判定：得到logits
具体衡量为：
1.通过linear层:分类
2.通过欧氏距离：是否同品
3.通过余弦距离：是否同品
三、损失函数
四、参数更新
误差方向传播

http://blog.17baishi.com/11613/

定义：

伯努利分布是假设随机变量x取值要么为0，要么为1，取1发生的概率为p，那么取0的概率是1-p

详细参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/259571672

Pytorch的nn.DataParallel

参考文献

1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/102697821