大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习实验报告python的问题，于是小编就整理了2个相关介绍深度学习实验报告Python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,***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。***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***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。
从应用的角度来看，深度学习怎样快速入门？
1/掌握最简单的Python语法，然后下载别人的深度学习算法，玩玩。
很多人都是《从入门到放弃》，就是因为上手困难，一难就放弃。可以按照本答案来尝试。
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人工智能目前成为最热门的就业行业，很多高新科技公司视人工智能为其长远的发展战略。当然传统行业也把人工智能作为自已的弯道超车的好“风向”，所以大家都想把握这个“新风口”。当然相关人才自然而然也成为各大公司竞相争抢的对象，阿里公司曾开出成百万年薪招聘应届毕业生大部分是人工智能领域。
人工智能领域关键的核心技术是机器学习，而深度学习成为机器学习的一部分，人工智能技术的发展最快的部分就算是深度学习了，其应用相当广泛。作为一个有追求的程序员，脑海里都想着要从事这方面的工作，从而获得高薪的工作，想从中找到突破点，可惜深度学习入门的门槛确定比较高。因此，非常多的程序员望而止步。
当然，深度学习也并没有想象中的那么难，关键要脚步稳打稳走。漫漫长路总有一天会到达，为了让小白少走弯路，作为过来人；在这里给你指明一条直通大道的路线。希望对你有所帮助。
首先，先要数学基础知识。其中包括：线性代数、微积分、概率论、动力学分析、优化理论、信息论、数值分析等。
然后就可以进行快速入门学习，个人推荐先入门一些深度学习。比如：《斯坦福大学深度学习基础教程》、《深度学习入门基于Python的理论与实践》、《MIT深度学习基础》、《神经网络与深度学习》、《计算机视觉研究方向》、《NLP入门经典》、《自然语言处理强化学习第二版》、《Tensorflow实现Google深度学习框架》。
并不是说走马观花看完这些书就行了，而是要认真理解，当遇到不懂的问题，多找找相关的资料，无论是百度也好，还是请教别人，一定要沉住气静心认真的去理解。当你真正体会到深度学习是***用神经网络，用于解决线性不可分的问题时，恭喜你，你算是入门了。不过，个人建议别一个人在家自学，可以考虑报个培训机构，这样有老师带会轻松很多，当然进度也加快很多。希望我的回答对你有所帮助。
到此，以上就是小编对于深度学习实验报告python的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习实验报告python的2点解答对大家有用。
