AMD源碼

Ⅰ amd可以深度學習嗎

amd可以深度學習，
GPU可視化計算型：是AMD推出的做圖像處理，我「眼急手快(手賤)」的選了一台

完事後突然覺得好「惆悵」！但我還不甘心！怎麼能讓銀子白花花的溜走？

Tensorflow不就支持AMD的GPU嗎？

說干就干，巴拉巴拉，各種查資料：

原來tensorflow雖然號稱支持支持AMD，但其實也沒有N卡做的完善，需要自行安裝第三方工具支持

1.安裝AMD顯卡驅動（這一步可以通過選擇阿里雲的開放免費鏡像搞定）

2.安裝ComputeCpp，按照官方安裝文檔一擼到底即可;

3.安裝OpenCL，這一步也沒啥好說的，一擼到底；

4.從源碼編譯安裝Tensorflow：

這步也就是有坑的地方：tensorflow的pip版默認僅支持N卡(cuda)，需要手工編譯opencl版。

深度學習是人工智慧的學科—機器學習的一個研究領域，是多種學習方法的集合。深度學習的各種學習方法都採用類似於人腦中的生物神經網路的結構建立模型，即較大層次和規模的人工神經網路(DNN)，模擬人腦神經系統的信息處理和交換過程，實現對數據的分析和處理。

深度學習是近年來機器學習研究中獲得最多關注的領域。業界一般認為，深度學習的快速發展和應用是以多倫多大學的Geoffrey Hinton教授發表在科學雜志上的一篇文章[1]開始的。自Hinton的文章以後，深度學習在語音識別、圖像分類、自然語言處理等領域取得了不斷的突破。尤其值得一提的是，由於採用深度學習技術，在ImageNet 圖像分類2012年度的挑戰賽中，top5 分類的最佳識別率達到了85%[2]；並在最近，即2014年度的挑戰賽中，top5分類的最佳識別率超過了93%[3]，可見深度學習對圖像識別領域的推動非常明顯，足以讓業界人心激動。

各種深度學習的模型結構讀者可從Google上搜索得到。典型的DNN結構都會包括一個輸入層，一個輸出層和若干隱含層，不通類型的DNN會有不同類型的隱含層類型、功能、連接方式及具體學習策略和演算法。典型的DNN有用於採用監督式學習方法，常用於圖像分類的卷積神經網路[4](CNN)和採用非監督式學習方法，用於對深度網路模型參數進行預訓練的深度信念網路(DBN)。

Ⅱ 微軟等50多家科技公司源代碼泄露的原因是什麼

開發人員Tillie Kottmann在受訪時稱，這是因為不安全的DevOps應用程序導致公司專有信息暴露，他已經撤回源代碼。

據外媒報道，包括微軟、Adobe、聯想、AMD、高通、聯發科、通用電氣、任天堂、迪士尼等 50 家公司在內的源代碼被泄露上網。

此番，任天堂被偷跑的代碼在網上引起了廣泛關注，因為它讓外界得以深入了解一系列經典游戲背後的秘辛，包括馬力歐、馬力歐賽車、塞爾達傳說、F-Zero零式賽車和精靈寶可夢系列游戲。甚至，任天堂的代碼還包括預發布作品、完全可玩的一些游戲原型甚至是從未完成「胎死腹中」的項目。

(2)AMD源碼擴展閱讀：

代碼被公開之痛

每一次源代碼被公開，伴隨著的都是巨大的損失。

比如大疆前員工將含有公司商業機密的代碼上傳到了 GitHub 的公有倉庫中，造成源代碼泄露的事件。根據當時的報道，這些源代碼，攻擊者可以 SSL 證書私鑰，訪問客戶的敏感信息，比如用戶信息、飛行日誌等等。根據評估，這次泄漏代碼一共給大疆造成了 116.4 萬的經濟損失。

再比如，2019 年 4 月，B 站整個網站後台工程源碼泄露，並且「不少用戶密碼被硬編碼在代碼裡面，誰都可以用。」

當天，在開源及私有軟體項目託管平台 GitHub 上，出現了名為「嗶哩嗶哩bilibili 網站後台工程源碼」的項目。據悉，該項目由賬號「 openbilibili 」創建，由於網站的開源性質，登錄網站者均可使用。當日 B站股價跌 3.27%。

雖然很快被封禁，B 站也已經報警處理，但有不少網友克隆了代碼庫，隱患已經埋下，補救起來也頗為頭疼。當然，除了主動泄露私鑰，還有很多人在 GitHub 上把登錄信息和明文密碼也都一起開源的。

而這些被開源的代碼一旦被黑客利用，造成的損失就要看黑客的心情了。