it编程教学
cysgjj时间2024-11-20 06:38:48分类编程语言浏览34
深度学习框架有哪些？各有什么特点？
国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
学习深度学习，读了很多论文，却不会编程做实验怎么办？
无论您是什么学历，如果只是看论文，没有实践，我想是收获不大的。当然，如果能从论文学到核心思想并能触类旁通，这对于之后的工作和学习也是相当重要的。
那么我就从一个过来人的角度帮您梳理一下如何学习编程及实践人工智能项目。
1. 首先需要过硬的深度学习基础知识，比如什么是卷积，池化，全连接等基本概念。这些对于你理解论文上的要点是必要的，这一点您一定做的很好，要不也不会说之后编程的痛处了。
2. 结合您的研究方向或项目属性，进行针对性的实验。这个就需要将论文上的知识工程化了。目前主流的深度学习语言是python，c++以及最近较热门的go等。其实，如果您使用的是解释性语言，我认为做实验就相对简单了。例如python仅仅需要安装必须的库即可，剩下的工作就是调参了。但是，你使用的是c或c++，对于你的代码量和代码质量就要求较高了。这就需要你花费更多时间练习编程了。
3. 如果您的逻辑能力较强，编程其实不难，所有的编程高手都会说编程最重要的是你的编程逻辑，使用哪种数据结构，使用哪些类库。如果你能将这些提前考虑好，编程只是一种实现工具罢了。
总结一下，深度学习要做好，首先理解论文，之后复现论文成果，最后将其转化到自己的项目中。
书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。只要您肯于多多练习编程并多加思考，我想不用多长时间您一定能做出高质量的实验的。
深度学习简单好学吗？
在学习 深度学习 前，你需要有
1. 至少熟练运用一门编程语言，最好是python3，因为绝大多数的深度学习库，都是为python编写的
2. 学习一下机器学习相关基础知识，机器深度学习是机器学习的子类，使用的算法和方法都是想通的
3. 学习几种数据预处理的库，如pandas,sklearn等
4. 学习时可以使用最广泛和热门的深度学习框架，比如Tensorflow，Caffe等，热门的框架很多坑都能搜索到答案。
祝您学习愉快
数学和英语要打好基础，基础好了学起来会很容易，看相关方面的论文也不会费力。
编程语言的话，主要是使用python，这个比较容易上手，没什么难的。
框架的话，pytorch、tensorflow都很[_a***_]，刚开始先选择一种就好，这些只是工具。
教材的话，《深度学习》（Lan Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville合著）比较经典，是值得推荐的。
天下无难事，只怕有心人。
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