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深度学习软件的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python深度学习软件的解答，让我们一起看看吧。
python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么？
对于编程学习来说，实践性比较强，所以说看视频是个不错的选择，边看视频边操作，这样可以看清楚每个步骤的操作，以及具体的功能分析，都可以一目了然的展现出来。边看视频边敲代码也会比边看书边敲代码更高效一些。
以前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系和学习路线，有深度学习的讲解，可以参考一下。
深度学习框架都有哪些？
作为资深玩家的我，前后使用了theano、caffe、tensoflow、pytorch、mxnet，完全凭自己的记忆和领悟回答一下这个问题：
深度学习框架有哪些：
深度学习框架作为算法工程师的必备工具，好比软件工程师的开发语言，前后至少有50多个，比较有名气的10来个，经过近10年的开发和发展，至今主要有两个框架，一个是google的tensorflow，一个是Facebook支持的pyTorch。有人喜欢拿keras和pytorch比，但事实上tensoflow完全支持keras。
如何选择
首先看你是什么群体，如果你是学生党，建议使用pytorch，因为你不需要太关心底层的实现，你只需要关注每个网络层的用法就行，最终把更多的时间用在模型网络优化和参数调整上面，这样Pytorch便于学生理解NN算法和快速实践。如果你是职业算法工程师，那我就建议tensorflow了，工作中基本上你对算法也熟悉了，更应该关注算法落地实现能力，比如，QPS性能、通信网络时延、网络结构优化、权重参数调优等等与计算机基础算法相关的工程能力。因为tensorflow本身就是先有工程需求再重构设计的，一般google大牛的理念还是很前沿的，这个可以参考theano的设计。
另外也要看你偏爱什么语言，虽然tensorflow和pytorch都有python接口调用，但tensorflow底层是c++写的，如果你很了解C++了，何必还去和只懂python的朋友争论哪个好用呢，果断是tensorflow啊，哦不，你应该两个都懂。
最后表明一下我的立场，我喜欢tensorflow，有问题随时骚扰。
TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle，Deeplearning4j，ONNX，Caffe，Theano
还有一些非主流的，比如MATLAB，Mathematica
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。
深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征（feature）。目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。
TensorFlow无疑是当前人气最高的明星产品：
TensorFlow是一款开源的数学计算软件，使用数据流图（Data Flow Graph）的形式进行计算。图中的节点代表数学运算，而图中的线条表示多维数据数组（tensor）之间的交互。TensorFlow灵活的架构可以部署在一个或多个CPU、GPU的台式以及服务器中，或者使用单一的API应用在移动设备中。TensorFlow最初是由研究人员和Google Brain团队针对机器学习和深度神经网络进行研究所开发的，目前开源之后可以在几乎各种领域适用。
Data Flow Graph: 使用有向图的节点和边共同描述数学计算。graph中的nodes代表数学操作，也可以表示数据输入输出的端点。边表示节点之间的关系，传递操作之间互相使用的多位数组（tensors），tensor在graph中流动——这也就是TensorFlow名字的由来。一旦节点相连的边传来了数据流，节点就被分配到计算设备上异步的（节点间）、并行的（节点内）执行。
TensorFlow的特点：
机动性: TensorFlow并不只是一个规则的neural network库，事实上如果你可以将你的计算表示成data flow graph的形式，就可以使用TensorFlow。用户构建graph，写内层循环代码驱动计算，TensorFlow可以帮助装配子图。定义新的操作只需要写一个Python函数，如果缺少底层的数据操作，需要写一些C++代码定义操作。
可适性强: 可以应用在不同设备上，cpus，gpu，移动设备，云平台等
自动差分: TensorFlow的自动差分能力对很多基于Graph的机器学习算法有益
多种编程语言可选: TensorFlow很容易使用，有python接口和C++接口。其他语言可以使用SWIG工具使用接口。（SWIG—Simplified Wrapper and Interface Generator， 是一个非常优秀的开源工具，支持将 C/C++ 代码与任何主流脚本语言相集成。）
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,采用的语言就是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。采用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采用深度学习框架，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。
到此，以上就是小编对于python深度学习软件的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习软件的3点解答对大家有用。
