想學(xué)習(xí)pytorch，需要先學(xué)習(xí)python嗎？Python是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架。如果你想學(xué)習(xí)它，你最好先學(xué)習(xí)一些Python編程基礎(chǔ)，因?yàn)楹芏嗍褂肞ython的代碼都是用Python開(kāi)發(fā)的。

想學(xué)習(xí)pytorch，需要先學(xué)習(xí)python嗎？

Python是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架。如果你想學(xué)習(xí)它，你最好先學(xué)習(xí)一些Python編程基礎(chǔ)，因?yàn)楹芏嗍褂肞ython的代碼都是用Python開(kāi)發(fā)的。在學(xué)習(xí)了一些Python之后，奠定了一個(gè)很好的基礎(chǔ)，它將幫助你理解和學(xué)習(xí)Python。在建房子之前打好基礎(chǔ)是事實(shí)。

網(wǎng)上有很多關(guān)于Python的免費(fèi)教程。在今天的文章中，我寫(xiě)了一篇關(guān)于學(xué)習(xí)python的文章。在理解了python的一些基本語(yǔ)法之后，我可以編寫(xiě)和運(yùn)行一些簡(jiǎn)單的python程序，然后我就可以開(kāi)始學(xué)習(xí)python了。在其官方網(wǎng)站上有一個(gè)學(xué)習(xí)教程供參考：http:http:www.python.com//pytorch.org/tutorials/

為什么Python效率這么低，還這么火？

在許多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應(yīng)用程序不需要高性能。

人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎？還會(huì)用到哪些語(yǔ)言？

作為多年的實(shí)踐者，我想說(shuō)的是，Python和人工智能是兩個(gè)完全不同的概念。Python只是一種編程語(yǔ)言，而人工智能是一種科學(xué)方法，主要研究如何通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)與人類(lèi)智能相似的設(shè)備或程序。python作為一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言，可以作為實(shí)現(xiàn)人工智能的編程工具，但它并不是唯一的選擇。

首先簡(jiǎn)單介紹一下人工智能的實(shí)現(xiàn)方法。目前，主要有兩所學(xué)校。

一個(gè)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)，也就是說(shuō)，近年來(lái)，隨著谷歌的阿爾法狗獲得世界圍棋冠軍，它又流行起來(lái)了（之所以再次被使用，是因?yàn)樗餍辛艘欢螘r(shí)間，后來(lái)遇到技術(shù)瓶頸時(shí)就沉寂了）。為了促進(jìn)人工智能的發(fā)展，Google開(kāi)源的tensorflow庫(kù)受到了廣大研究人員的青睞，它可以極大地促進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)和實(shí)驗(yàn)。python作為tensorflow的編程語(yǔ)言，自然成為研究人員必不可少的工具。此外，F(xiàn)acebook的開(kāi)源項(xiàng)目pytorch也是一個(gè)優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它還使用Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，為Python添加了許多用戶(hù)。實(shí)際上，也有很多語(yǔ)言可以用于人工智能開(kāi)發(fā)，比如MATLAB和C/C，它們也被廣泛使用，但是編程過(guò)程會(huì)稍微復(fù)雜一些。

另一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法是基于演繹邏輯的推理方法。曾經(jīng)流行的專(zhuān)家系統(tǒng)正是基于這一技術(shù)，正是因?yàn)榻陙?lái)，深度學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展，其輝煌被掩蓋。在這種人工智能實(shí)現(xiàn)模式中使用的編程語(yǔ)言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想學(xué)習(xí)人工智能，僅僅能夠編程是不夠的。它需要一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，從線(xiàn)性代數(shù)，概率過(guò)程，到微積分，甚至張量分析。有了這些基礎(chǔ)知識(shí)，就可以理解和改進(jìn)各種學(xué)習(xí)算法。至于你的算法是用什么語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，就簡(jiǎn)單多了。當(dāng)然，Python是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。它比其他語(yǔ)言更簡(jiǎn)單、更容易學(xué)。關(guān)鍵是要有強(qiáng)大的圖書(shū)館支持。

知乎上這么多推崇學(xué)Python入IT行的，如果他們學(xué)完P(guān)ython這一套找不到工作怎么辦？

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Python的語(yǔ)法很簡(jiǎn)單，現(xiàn)在幾乎所有人都學(xué)會(huì)了。在我工作的西店，學(xué)校里大多數(shù)人都會(huì)說(shuō)蟒蛇。許多系都提供教授python的課程。在計(jì)算機(jī)學(xué)院，Java/Python是兩種選擇之一。大多數(shù)人選擇Java，但他們也自學(xué)python。非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)學(xué)生之所以學(xué)習(xí)Python，是因?yàn)镻ython語(yǔ)法簡(jiǎn)單，可以讓他們專(zhuān)注于自己的工作，而不用花更多的時(shí)間在代碼上，犧牲了運(yùn)行速度，但對(duì)運(yùn)行速度并不敏感。所以Python非常流行，而且一開(kāi)始什么都不做也很合適。

1.

這種語(yǔ)言的最大問(wèn)題是它不適合軟件開(kāi)發(fā)，因?yàn)殚_(kāi)發(fā)軟件對(duì)運(yùn)行速度很敏感。它廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算和人工智能領(lǐng)域。這兩個(gè)領(lǐng)域?qū)?shí)踐者的數(shù)學(xué)要求很高，所以如果他們只懂python就找不到工作。事實(shí)上，這兩個(gè)領(lǐng)域的人不能使用Java？或者C/CPP不會(huì)？事實(shí)上，他們是這樣做的，但他們的重點(diǎn)不是編碼，而是算法和訓(xùn)練模型。此外，眾所周知的框架，如Python和tensorflow，都使用Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。如果你只學(xué)習(xí)python，那么你可以從AI學(xué)習(xí)API就很好了，最高的級(jí)別是switchman。

2.

對(duì)于那些想轉(zhuǎn)行的人來(lái)說(shuō)，語(yǔ)言是最簡(jiǎn)單的。如今，不同語(yǔ)言之間的差異很少，語(yǔ)法層次基本上是相互聯(lián)系的?？戳藥滋煳募?，你就能熟悉了。真正決定你水平的是對(duì)算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)和團(tuán)隊(duì)的掌握。其次，是數(shù)學(xué)能力的競(jìng)爭(zhēng)。一般的高等數(shù)學(xué)體系是不夠的。這取決于數(shù)學(xué)系的書(shū)。

3。

我知道現(xiàn)在有很多人工智能的人，現(xiàn)在他們只是在廣播，所以他們每天吹蟒蛇。但是，隨著計(jì)算機(jī)行業(yè)的發(fā)展，開(kāi)發(fā)仍然是主要的任務(wù)，而軟件開(kāi)發(fā)是Java、CPP和C的天下

這主要取決于你的興趣。如果你對(duì)圖形很敏感，你必須走前端路線(xiàn)。你需要掌握所有這些東西。

如果您對(duì)邏輯很敏感，那么您應(yīng)該真正學(xué)習(xí)Python并向大型后端進(jìn)軍。

當(dāng)然，事情不是絕對(duì)的。大多數(shù)時(shí)候，興趣會(huì)隨著你的行為而改變。在這個(gè)時(shí)候，你可以按照自己的興趣。

2020年該學(xué)前端還是該學(xué)python，兩者的區(qū)別有多大？

最重要的是方向。掌握了python的基本語(yǔ)法之后，您需要深入了解python可以做什么，以及行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者用python做了什么。只有這樣，你才能獲得你所說(shuō)的深刻而廣泛的編程知識(shí)。python有幾個(gè)主要的發(fā)展方向，一個(gè)是爬蟲(chóng)，一個(gè)是web，一個(gè)是機(jī)器學(xué)習(xí)，一個(gè)是數(shù)據(jù)分析。

找到你喜歡的方向，堅(jiān)持并回到主題。最好說(shuō)學(xué)習(xí)Python最重要的是興趣！