大家好，今天小编关注到一个有的话题，就是关于python深度学习学什么的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python深度学习学什么的解答，让我们一起看看吧。
python做深度学习如何入门？
你好！很高兴回答你的问题，针对笔友提出的python做深度学习如何入门这个问题，我查阅个各类资料，以及跟同学、朋友进行探讨，得出以下结论，希望能帮助到大家：
目前，python语言的上升趋势很明显，而且与Java等传统的PR编程语言不同，PR语言的应用边界也比较宽，PR很多传统行业(金融、医疗、统计等)的员工也使用PR语言。 对于零编程基础初学者来说，在学习Python语言时，应注意以下几点
第一，选择适合自己的学习资料。 虽然Python语言本身比较简单，但是没有编程基础的人对学习Python编程感到困惑，所以选择学习资料时，请尽量不要选择很厚(知识量非常大)的书。
第二，制定连续的学习计划。 学习Python编程需要持续的学习***。 请每天抽出一定的学习时间，获得更好的学习效果。 从历史经验来看，最好每天保持1到2小时的学习时间，但对于学习能力高的人来说也能延长学习时间。
第三，重视实验的作用。 由于编程语言本身是一种工具，所以在学习编程语言的中，必须重视实验的作用。 做实验不仅可以促进自己对各种抽象概念的理解，还可以提高自己的实践能力。 如果有学习编程的捷径，那就边用边学，程序员在学习编程语言时，多边用边学。
以上是笔者的回答，希望能帮助到你！
为什么AI的深度学习，基本上都跟python这门语言有关，其它语言难道搞不定？
深度学习任何一门语言都可以实现，从github中也可以找到很多非python的深度学习库。之所以大部分深度学习都与python有关，是因为如下原因
1 语言简单
python设计理念就是简单快捷，不但上手快，而且开发速度快，维护成本相对低
2 三方库多
python有大量优质的第三方库，基本是只有你想不到，没有它做不到的存在，科学计算库也是如此。因此，深度学习需要的功能，python分分钟搞定。
3 胶水中的胶水
python运行效率低，这是不争的事实。但是，仅用python开发上层接口，下层使用c/c++实现，这种模式开发起来简单快捷。用起来很爽。
人工智能中的深度学习是需要大量的矩阵计算和优化算法的，请允许我分开阐述这个问题：
1. 矩阵计算是深度学习中的核心操作
深度学习模型的基础是神经网络，而神经网络本质上就是由多个矩阵组成的计算图。当进行模型训练和推理时，需要进行很多对矩阵进行操作的计算，比如矩阵的乘法、加减法、转置、softmax函数等等，这些计算需要进行数值稳定性和效率的优化，因此，需要使用高效的数值计算库，例如numpy、Scipy等等。
而Python正是因其在科学计算和数值计算方面的出众表现，成为了深度学习中最流行的编程语言之一。Python自带标准库中的array模块可以进行基本的数组操作，numpy库则可以进行高效的数组操作和矩阵计算，因此广受深度学习从业者的青睐。
2. 优化算法需要灵活性和高效性
深度学习中使用的优化算法十分复杂，比如梯度下降、反向传播、卷积、池化等等。这些算法往往需要非常高的计算效率和灵活性，以便在大规模数据集上处理很大的模型、数据和参数。这对于一个编译型语言来说也是一个挑战，即便是像C++这样高效的编程语言也会受到数据类型灵活性和编译时间长的限制。
Python作为一种解释型语言，具有较强的灵活性、易用性和快速迭代的能力。Python中优秀的优化库例如TensorFlow、PyTorch、Keras等，进一步加强了深度学习框架在Python语言环境下的地位和影响力。
3. 其它编程语言在深度学习中亦可使用
虽然Python因其出色的数值计算库和深度学习框架成为了深度学习的首选编程语言，但并不意味着其它编程语言无法用于深度学习。例如，C++成为了很多深度学习框架的后端计算库，因为其高效性和灵活性，著名的深度学习框架如Caffe就是使用C++进行的实现。同时，也有其它编程语言的深度学习框架的出现，例如Julia、R、Scala等。
综上所述，Python主要因其在数值计算、可读性、简洁性、易用性和生态圈等方面的优势，成为了深度学习最为流行的编程语言之一。然而其他语言也可以实现深度学习，对于性能和扩展性的要求更高。所以，选择哪一门编程语言用于深度学习开发取决于具体应用场景和目标。
到此，以上就是小编对于python深度学习学什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习学什么的2点解答对大家有用。
