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深度学习训练的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python深度学习训练的解答，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,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。
Python得达到什么程度，才能学好深度学习？
我是一名人工智能领域的研究生，让我来回答再合适不过了。其实Python只是我们实现算法，完成相关任务的一个工具，其他编程语言也是如此。Python在人工智能这方面的优势主要在于当前很多机器学习算法、深度学习算法被实现以及集成到一些包中，如：scikit-learn，keras，tensorflow，pytorch等。
对于深度学习这个领域我还是建议有一定的数学基础，如果没有的话，只能记住一些参数是怎么用的，然后慢慢领悟相关算法，如果太纠结于数学容易陷进数学理论中。毕竟数学是对现实问题的一种描述，需要有严谨的推导，而一些算法其实并不难，有了一定数学基础更容易理解算法。
在入门人工智能领域时，需要熟悉如：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scipy等包，这些都是很多机器学习，深度学习框架，程序包经常使用的。对于Python的熟练程度，入门之后我还建议在学习机器学习算法的同时再看看一些Python进阶书籍，深刻了解Python运行的一些机理，这样也便于理解一些Python代码的书写。当然面向问题学习，进步是非常大的，当看一些机器学习代码，看不懂时可以百度，看看Python进阶的内容，然后再回过头来看代码，你会有新的感悟。
对于Python进阶内容，可以参考下面的内容
有了Python基础，下一步该怎么学习？ https://www.toutiao.com/a1669912496550915
到此，以上就是小编对于python深度学习训练的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习训练的2点解答对大家有用。
