本篇文章给大家谈谈python在深度学习方面的使用,以及对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览:
为什么深度学习用python
深度学习无疑就是在原本的基础上更深参差的去开发,一般python学出来做一个常规中级的工程师是没问题的。但是你要写更高级的语言,就要有更高级的理解和学习,才能做出更智能高级的产品。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码,即可借助底层实现,方便地调用包括GPU在内的大量***完成。
(图片来源网络,侵删)
人工智能和深度学习都只是算法的形式,用什么语言都可以,现在主流的就是C++和python两种,两种语言也各有相应的工具箱。如果要做科研,也可以用Matlab。
Python是基于C语言编写的,并且使用GPL开源协议,你可以免费获取它的源代码,进行学习、研究甚至改进。众人拾柴火焰高,有更多的人参与Python的开发,促使它更好的发展,被更多的应用,形成良性循环。
Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。
(图片来源网络,侵删)
关于python在深度学习方面的使用和的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。
(图片来源网络,侵删)