头条新闻

speak,耽美小说,玛雅

Python只是用来操作深度学习框架的工具,实际负责运算的主要模块并不依靠Python。

举个例子,会用excel制作表格,并调用一些公式、函数等。但是其实像SUM、AVERAGE这样的函数背后,演员霍凡照片都是C++/C#等语言编写的代码在实际起作用,不能说就是在用Excel做计算。

在深度学习方面,情况类似,真正起作用的是一大堆复杂的C++ / CUDA程序。但是这些程序太复杂了,包含不计其数的函数和彦三娘古穿今参数,极少有人会直接写C++代码操作他们,而且也没必要这么做。

这时候就有两种选择:

1、搞一套复杂的Excespeak,耽美小说,玛雅l配置表,直接搭建神经网络、填参数、导入数据,一翱特定损系统点按钮就直接开始训练模型、得出结果。

2、用95357是什么电话一个类似Python的相对好用的语言,通过简化的程序代码来苏卿的位面交易系统搭建神经网络、填写参数、导入数据,并调用执行函数进行训练。

其实这两种方案都可以,都更喜欢第一种,连代码都不用写。可惜的是……神经网络搭建起来还是太复杂,需要填写的参数太多,各种五花八门的选项也很难做成直观的图形工具。比如光是各种函数、类型名称就满满当当一大堆(以常见的TensorFlow框架为例):

就算真的做成了一个无比复杂的图形界面工具,还有另外一个问题:输入数据处理、参数处理往往需要进行几步矩阵运算,写成Python代码可能也没几行,但是很难用图形、表格来描述计算过程。

所中油即时通以最科学合理的方法还是上面提到的第耐腐蚀计量泵2种:选一个相对简单的语言当作“胶水”,用它来描述模型、传递参数、转换好输入数据,然后扔到复杂的深度学习框架里面去计算。

这种“胶水”语言最常用的就数Python,所以初学者很容易误把Python和人工智能划等号,其实Python被选iphonex或于今秋停产中只是一种偶然。

说是偶然也是必然。科学家们很早就喜欢用Python实东莞强艺印刷有限公司验算法,也善于使用numpy做科学计算,用pyplot画数据图。恰好Google内部用Python也非常多,所以采用Python也是必然的。除Python外,实际上乐思乐拍TensorFlow框架还支持以下这些语言:

官方说了,除Python之外的语言不一定承诺API稳定性(Python是亲儿子,别的都是养子)。希望以上的说明能帮助外行人和初学者理清Pyt毛晓舟hon与人工智能的关系。

1、TensorFlow只是众多深度学习框架其中的一种,但是比较有代表性,网课中也数它最常见。

2、用TensorFlow+Python还是觉得麻烦怎么办,人们又在其基础上继续封装了Keras等等更高级的库,减少重复工作量。懒是人类的本能,能少写一句算一句。

3、大型的神经网络运行起来,CPU完全不给力,怎么办?上GPU。大学里用来科研的计算机,插几块GTX 1080显卡很常见。从显卡数量上很难判断他们是在挖矿还是在研究深度学习。

4、将Python代码图形化并不是一件难事,只是目七分钱买肉前还没人这么金枝招展做,而且可能必要性不大。像游戏引擎Unreal Engine 4就有很好的图形化编程工具“蓝图(BlueP后舍男生不得不爱rint)”,以后把Python换成蓝图也说不准:

人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,因为是计算密集型,需要非常精细的优化,还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。

Python是这些库的API binding,使用Python是因为CPython的胶水语言特性,要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口,Python是最容易的,比其他语言的ffi门槛要八一赋低不少,尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能我的朋友妈妈导入C的函数入口点,复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来,如果还杨丽菁老公需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的,可以直接对外暴露封装过的Python对象,还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性,甚至可以从C代码当中再调用Python的函数(当然,也有一定的条件限制)。不过这也是PyPy这样的左岸女人官网JIT解释器的一个障碍。

而且Python历史上妖怪休走也一直都是科学计算和数据分析的重要工具,有numpy这样的底子,因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python,同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量,也方便从业人员上手。

相关文章