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深度学习包的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python深度学习包的解答，让我们一起看看吧。
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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。
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。
有哪些适合学习Python的学习资料推荐吗？
首先，按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型（数字，字符串，列表，元组，字典，集合），条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程；
接着，结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下我的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考；
这是思路
然后就是
如何学习python 首先 学习python笼统一点无非是两条路 自学and培训
本人向着自学 并非培训不好 分析一下利弊你就懂了 首先 自学会省很多钱 上学期间的工资加学费生活费等 缺点1无非就是周期长一点 累一点罢了 但是你要知道学习没有轻松的 没有容易的 就算去培训机构也一定要准备好再去 谁偶不是天才 天书不是都可以听得懂 啥都要理解着来的 没啥想说的。
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到此，以上就是小编对于python深度学习包的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习包的4点解答对大家有用。
