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框架深度学习的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python框架深度学习的解答,让我们一起看看吧。
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如何实现人脸识别?
这个问题换个问***更好:python做图像识别的学习方法或者入门书籍有什么?
首先切记心急是吃不了热豆腐的,想要彻底明白如何做图像识别,单靠跑一个demo,看一个视频是不行的。就分为三大步走吧:
建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身,才来尝试识别。这里建议直接学习python下的opencv相关知识
机器学习来寻路
在学习深度学习理论前,建议学习浅层模型及其理论。推荐书籍《机器学习实战》,《统计学习方法》。
深度学习全升华
这里推荐斯坦福大学吴恩达的课程。可以边学边做练习,理论实践两不误。通过上面的学习之后,就可以开始手把手实战了。
开始之前,先了解一下框架的选择目前学术界主流的框架还是caffe和tensorflow,theano和torch倒没见多少人用。caffe是贾杨清大大的开山之作,虽然是用C++写的,但是同样支持matlab和python 接口。tensorflow是谷歌在caffe发布之后发布的基于python开发的深度学习框架。
到此,以上就是小编对于python框架深度学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python框架深度学习的2点解答对大家有用。