大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于深度学习python 版本的问题,于是小编就整理了5个相关介绍深度学习Python 版本的解答,让我们一起看看吧。
- python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么?
- 深度学习和Python的关系大吗?
- python深度学习(图像识别)的学习方法或者入门书籍有什么?
- python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿?
- Python可以用哪些IED?
python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么?
对于编程学习来说,实践性比较强,所以说看视频是个不错的选择,边看***边操作,这样可以看清楚每个步骤的操作,以及具体的功能分析,都可以一目了然的展现出来。边看***边敲代码也会比边看书边敲代码更高效一些。
以前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系和学习路线,有深度学习的讲解,可以参考一下。
深度学习和Python的关系大吗?
有一定关系,但没有必然的联系。深度学习是一种算法,大家对他的研究一般都是通过某个深度学习框架进行,很少从头去写代码的。比较出名的框架有caffe,torch,tensorflow,pytorch。
比如说最初很有名的一个深度学习框架caffe,是用C++实现的,他的作者是一个中国人,贾扬清。贾大牛本科毕业于清华大学,这个框架是他在加州理工伯克利分校读博时候的作品,后来这个框架由这个学校团队在维护。它主要应用在卷积神经网络上面。caffe有python接口,就是说可以用python程序来控制caffe的运行。
Torch是另外一个比较流行的深度学习框架,这个深度学习框架是用Lua语言写的。Lua语言相对比较小众,很多人用它来写游戏脚本。Torch最初的支持者是Facebook。它相对于caffe来说更擅长在RNN方面的计算。
后来谷歌开发了tensorflow,***用的语言就是python,由于谷歌的大力支持,用tensorflow的人越来越多,再加上python本身有相当多数据处理方面的包。***用python进行深度学习的研究越来越主流。
于是,Facebook也把torch改进了一下,把它跟python结合了一下,搞了个pytorch。pytorch使用上比tensorflow要简单的多,再加上背后有Facebook的支持,很快与tensorflow有分庭抗礼之势。
总结一下,本来深度学习跟python没什么必然联系,一个是算法,一个是编程语言。但是研究深度学习大家一般都***用深度学习框架,而主流的深度学习框架tensorflow,pytorch都是用python写的,caffe也可以用python控制,两者因此也就有了联系。
这就给了很多奸商空子,打着深度学习的招牌教python,实际上教的东西跟深度学习半毛钱关系钱都没有。在此严重鄙视。
python深度学习(图像识别)的学习方法或者入门书籍有什么?
2000年以来,人工智能的研究、产品开发和创业项目如雨后春笋般出现,各大互联网公司和研究机构纷纷摩拳擦掌,希望在这个新领域领先,也吸引了越来越多的人进入人工智能行业。
我们发现,转行AI的人里主要有三类,一类是程序员出身,具有很好的工程经验,一类是统计学数学电子通信类出身,具有较为扎实的理论基础,还有一类既没有丰富的编程经验也没有扎实理论基础。
对于零基础小白,怎样快速入门深度学习呢?在这里精选了 5 本深度学习相关的书籍,帮助小白更好的入门。
1.《深度学习》(Deep Learning)
出自 Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛之手的《深度学习》(Deep Learning)不可不提。本书旨在成为一本教科书,用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。Goodfellow 等人的《深度学习》完全是理论性的书籍,而且没有代码,是深度学习人员必看书籍。
2.《深度学习图解》
探索深度学习教会你从头开始建立深度学习神经网络。经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask 将向你展示了深度学习背后的科学,所以你可以自己摸索并训练神经网络的每一个细节。只使用 Python 及其数学支持库 Numpy,就可以训练自己的神经网络,将文本翻译成不同的语言,甚至像莎士比亚一样写作。
3.《Python 深度学习》
本书介绍了使用 Python 语言和强大的 Keras 库进行深入学习。这本书由 Keras 的创建者、谷歌人工智能研究员 Francois Chollet 撰写,通过直观的[_a***_]和实际的例子来巩固你的理解。你将在计算机视觉、自然语言处理和生成模型中探索具有挑战性的概念和实践。当你完成的时候,你将拥有知识和实际操作技能来将深度学习应用到你自己的项目中。
4.《神经网络和深度学习》
我也和你一样在进行python的深度学习,每天能学点,弄明白个小问题,我就知足。你想学的图像,应该和一个python的第三方库叫OPEN-cv有很大关系,可以网上找***来学习,都是成年人了,我不建议花钱报课来学习,估计网上的培训机构会骂我,我只想说,每个人都有自学能力,甭管你是去图书馆(),还是上网找免费网课,我提倡不花钱学技术,哪怕慢一些,学知识我感觉还是慢点,脚踏实地好一些,我们要的就是实惠,因为我也曾经花钱学过,学完后的感觉不值,自己的感觉,仅供参考,如果不想患得患失,就自力更生,自己解决学习困难。
最后把网上一段录制屏幕的源代码分享给你,我还在努力去测试成功。
祝你提前给它先搞明白,测试成功。
python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿?
python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿?
我个人认为大数据方向会更有前途。原因有两点,一是深度学习需要你的机器学习算法要有一定的功底,尤其是神经网络相关算法,而神经网络算法学起来很难。
二是算法岗位想要往上升,需要你在算法层面要有一定的影响力才行。比如发表知名论文、将算法应用到业务场景取得很大的提升。而大数据偏于工程类,工程类相对于算法类的工作内容,更容易进行提升和做出成绩。算法类需要你有很强的数学功底才行。你选择深度学习视觉方向,首先你接触到最多的机器学习算法应该是神经网络相关算法,什么卷积神经网络、神经元、激活函数、优化函数等等。之前我同事在做分享的时候,说实话,讲了很多关于神经网络的,我很多地方都没有听懂,这些点比较晦涩难懂。如果你喜欢偏向于工程类的工作,不建议你选择深度学习视觉方向。
同时,深度学习视觉方向,肯定也有很多名校高学历的同学和你一起竞争,尤其是互联网大厂的岗位,毕竟研究生以上做工程的很少,几乎都是算法。所以整体下来,这个岗位的竞争会非常激烈,可能你非常棒,最后还是输给了其他学历比你高的同学,比如博士。结合拿 Offer 的成功率来说,我也建议你选择大数据而不是深度学习。
大数据技术说实话,现在国内很多互联网公司都在使用,数据量大肯定要使用大数据技术来进行解决。使用大数据技术的公司多,那么需要大数据岗位的公司也就多,从而你的就业公司选择机会就多了起来。
大数据技术整体偏向于工程类,所以学习起来,不需要你有太深的数学功底就可以学习,不像机器学习算法,有个知识点你如果不懂的话,可能某个算法的公式推导你就不懂,最终你就不了解整个算法的原理。
大数据技术未来应该会有更多的突破点,像现在很多技术也已经开始兴起,比如人工智能、物联网、边缘计算等等。未来人类所产生的数据量会越来越多,我相信在未来,大数据技术会变得越来越创新。
我是Lake,专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享,如果我的问答对你有帮助的话,希望你能点赞关注我,感谢。
我会持续大数据、数据库方面的内容,如果你有任何问题,也欢迎关注私信我,我会认真解答每一个问题。期待您的关注
两个都是非常好的发现方向,第一个需要更多的专业知识支持,偏向于研究;第二个也是时代所需,往这方面发展也不错,需要的技能没有第一个多,平常办公也会用的到,可以选择往这方面发展!
Python可以用哪些IED?
个人使用过的比较好的几个说一下vi,vscode,pycharm,pycharm是最专业的,vsc属于轻量化的,vi属于终端ide需要定制自己喜欢的功能和插件!一般来说不会局限于某一种ide建议熟悉一个其他的偶尔也能随手用
说句实话我第一次用Python的时候就是在记事本里面操作的,听起来是不是有点不敢相信?当然从严格意义上来说记事本并不是IDE..,言归正传,我给大家推荐推荐两个我经常用到的Python的IDE,希望对大家有用。
1.Sublime Text
自从用了Sublime Text之后瞬间觉得其他编辑器都弱爆了,Sublime Text是跨操作平台的一个非常轻量级的代码编辑器软件,整个软件只有几十M,但是功能却十分强大。只要你电脑里面装了Python,那么可以直接用Sublime Text运行你的Python代码。
当然其他大型编辑器的功能他也几乎都有,你只需要在插件列表里面搜索相应的插件进行安装就行了。Sublime Text支持的语言是非常多的,除了Python之外,它还支持SQL、C、Java等几乎你能想到的所有语言,心动了吗?
2.eclipse或者PyCharm
人工智能技术已经到了爆发期,因此越来越多的业内人士,甚至很多国内的知名大学也跟风开设了人工智能专业,学习人工智能技术自然Python是必须的,毕竟目前几乎所有的深度学习框架都是基于Python技术的。今天给大家推荐几款Python集成开发环境。
本文不会介绍Emacs和Vim的使用,毕竟对于大多数人来说,这两款神器学习成本太大了,你是来学习人工智能的,不是来学习怎么使用工具的,工具的作用就是尽可能减少你的学习成本,把时间都用在需要用的地方。
顺便给各位学习Python的同学提一句,如果你是刚开始学Python,就直接学Python3吧,Python2和Python3差异太大了,本质上可以算作是两门完全不一样的编程语言了,因此我强烈建议你直接开始Python3学习。
毫无疑问,IDLE是目前最为轻量级的Python开发环境之一,也是Python官方的集成开发环境,优点是轻量级、简单实用,对于一个初学者是完全没问题的。
最新版本的Python官方环境IDLE安装包仅仅只有30M不到,可以说是非常轻量级,安装包极小,更重要的是这款软件该有的都有,不需要的确实也一点都没有,没有任何花里胡哨的功能。
在遥远的布拉格,这一个被称为梦想之地的捷克圣殿,有一家焦作Jetbrians的公司,这是在美国之外的一个神奇,这家公司的两位创始人在用J***a做一个项目的时候,竟然发现没有一个J***a开发环境是能让他们满意的,于是他们就用J***a开发了一款J***a集成开发环境,也就是大名鼎鼎的IDEA,从此以后他们就在开发精良集成开发环境的路上一发而不可收拾,后来Google放弃了eclipse,而选择了IDEA作为Android studio开发环境的基础,就证明了这款产品有多么出色。
此后他们又开发了WebStorrm、PhpStorm、Clion、appCode等众多集成开发环境,当然也有今天要说的PyCharm,如果你熟悉这家公司的产品,基本上你的学习成本不会太高,不过既然是基于J***a开发的,你应该知道对内存消耗会比较大。
eclipse想必做J***a开发者都知道,已经算是如雷贯耳的一个名字了 ,如果说IDEA是J***a工程界的王者***,那么eclipse就是众多能够对IDEA形成威胁的唯一一个,他比小老弟IDEA历史要更悠久。
到此,以上就是小编对于深度学习python 版本的问题就介绍到这了,希望介绍关于深度学习python 版本的5点解答对大家有用。