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怎样用python实现深度学习
Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。
用Keras开发第一个神经网络 关于Keras：Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow，CNTK，或Theano上。使用PIP在设备上安装Keras，并且运行下列指令。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。
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本书是一本针对所有层次的Python 读者而作的Python 入门书。
内容简介：本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。
本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者阅读，不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。
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