【AI系统】AI 系统与程序代码关系
本文探讨了AI系统与程序代码之间的关系,通过PyTorch实现LeNet5神经网络模型为例,详细介绍了AI训练流程原理、网络模型构建方法、算子实现的系统问题以及AI系统执行的具体计算过程。文章不仅解释了神经网络的前向传播和反向传播机制,还深入分析了算子在AI框架中的作用及其底层实现,包括卷积层的具体计算和优化问题。此外,文章对比了使用PyTorch与直接使用cuDNN+CUDA编程实现神经网络模型的差异,强调了AI框架在提高开发效率、自动化内存管理和实现自动微分等方面的重要性。