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标题：深度学习并不仅限于使用NVIDIA

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深度学习作为人工智能领域的重要分支，在近年来取得了巨大的发展和广泛的应用。然而，有一种观点认为，深度学习只能使用NVIDIA的硬件来进行计算。事实上，并不仅限于NVIDIA的硬件，我们可以选择其他的硬件平台来进行深度学习的计算。本文将介绍深度学习所使用的不同硬件平台以及如何在这些平台上进行代码示例。

1. CPU平台上的深度学习计算

首先，我们来看一下在CPU平台上进行深度学习计算的情况。虽然CPU的计算能力相对较弱，但是在小规模的深度学习任务中，CPU也能够完成计算工作。这主要得益于一些优秀的开源软件库，如TensorFlow和PyTorch，它们支持在CPU上进行深度学习计算。下面是一个使用Python编写的简单示例，展示了如何在CPU上运行深度学习任务。

import tensorflow as tf

# 构建一个简单的神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 784) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784) / 255.0
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

# 编译并训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 在测试集上评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

上述代码展示了一个简单的神经网络模型（多层感知机）在MNIST数据集上的训练和评估过程。虽然在CPU上进行深度学习计算可能比较耗时，但对于一些小规模的任务以及学习和实验目的，CPU是一个可选的平台。

2. GPU平台上的深度学习计算

除了CPU，GPU也是常用的进行深度学习计算的平台之一。相比于CPU，GPU具有更多的并行计算单元，能够加速深度学习的计算过程。NVIDIA的CUDA平台是目前最常用的GPU计算框架，它提供了丰富的API和工具，可以方便地进行深度学习计算。下面是一个使用CUDA和PyTorch进行深度学习的示例代码。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 构建一个简单的神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return torch.softmax(x, dim=1)

model = Net()

# 加载数据集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.MNIST('data/', train=True, download=True,
                               transform=torchvision.transforms.Compose([
                                   torchvision.transforms.ToTensor(),
                                   torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                               ])),
    batch_size=32, shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.MNIST('data/', train=False, download=True,
                               transform=torchvision.transforms.Compose([
                                   torchvision.transforms.ToTensor(),
                                   torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                               ])),
    batch_size=32, shuffle=True)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),