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 深度学习书籍的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python 深度学习书籍的解答，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深度学习现在发展怎么样？
深度学习不是新词，但是要说发展，也还算是初有成果的阶段；
人工智能提出了很多年了，但是要说火起来还是近几年，同样，深度学习也是在人工智能上的一个延伸，目前发展也就起步，不过发展前景毋庸置疑，人工智能是未来发展的主要方向，是非常不错的；
说到处于起步阶段，所以现在能够尽快入行，那对以后的发展是非常有利的，所以有想法的话需要尽快的去学习了，目前中公优就业与中科院就有合作，有中科院的项目实战，有中科院的老师指导，这机会可以说不是那么容易得到的。
深度学习的和Python有什么关联吗？
深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)；基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)；以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。
而Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)。正因为python语法简单，非计算机专业的人员也能很快的上手掌握，并且生态环境良好，包管理成熟，能够让你把主要的精力投入到深度学习的算法分析设计上，所以目前大部分研究人员都在使python。假如未来出现更适合人工智能开发的程序语言，大家也会去学习。
到此，以上就是小编对于python 深度学习书籍的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 深度学习书籍的3点解答对大家有用。
