大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python和tensorflow学习的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python和tensorflow学习的解答,让我们一起看看吧。
TensorFlow与PyTorch之间有何不同?
tensorflow是纯符号式编程,而pytorch是命令式编程。
符号式编程通常是在计算流程完全定义好后才被执行,因此效率更高,但缺点是实现复杂。
TensorFlow遵循"数据即代码,代码即数据"的理念,可以在运行之前静态的定义图,然后调用session来执行图。
pytorch中图的定义是动态化的,可以随时定义、随时更改、随时执行节点。
因此相对而言,pytorch更加灵活,更加方便调试。
简单点说的话pytorch比tensorflow容易上手,且由于基于python所以安装部署都更快捷。但是由于pytorch是个年轻的项目,所以相比tensorflow存在社区***不够丰富,使用过程中还可能会踩一些坑和开发人员还没有修复的bug等。
总之,如果你的项目已经在使用tensorflow,不建议往pytorch转,而如果是选型阶段,可以优先考虑pytorch,因为长远来看pytorch的潜力似乎更大些。
数学系研究生学深度学习除了python,TensorFlow和算法外还要补充什么计算机方面的知识吗?
C++(速度快),CPU/GPU编程(提速),算法(提速),哲学(对体系的深刻理解),周易(调参灵感来源),心理学(从人的思维分析),脑科学(比如神经网络模型的来源),玄学(神秘灵感来源),养生学(身体棒才行的)。
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。
到此,以上就是小编对于python和tensorflow学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python和tensorflow学习的3点解答对大家有用。