tensorflow和python先学哪个？学python能赚钱吗

这篇文章给大家聊聊关于tensorflow和python先学哪个，以及学python能赚钱吗对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

面对Tensorflow，为何我选择PyTorch

先来说说pytorch劣势。自从其被发布以来pytorch更多被用于学术界而不是工业界的实际生产，主要是因为它不够成熟、很多接口不太稳定，加上其全面性也不够，tensorflow目前仍然有很多pytorch不支持的功能，比如快速傅里叶变换，但这一点劣势会随着pytorch的发展而逐渐减小。除此此外，相比于tensorflow的容易各处部署的静态图（这一点远胜于很多框架），以python优先的深度学习框架pytorch在部署到其他产品会很不方便。

优势先从上手时间开始说，虽然在2015年发布之后tensorflow多方受宠，但是和theano一样，tensorflow使用的是静态计算图，对于新手来说有过多需要新学习的概念，这导致了不管是入门还是搭建，使用tensorflow都比pytorch困难。而在2017年pytorch被团队开源的主要原因之一也是让建立深度学习模型更加简单，这让它发展十分迅猛。在数据加载上，pytorch加载数据的API简单高效，其面向对象的API源自于porch（也是keras的设计起源），比tensorflow难学的API友好很多，使用户可以将重点放在实现自己的想法，而不是被框架本身束缚住。

速度上，pytorch并没有为了灵活性而放弃速度，虽然运行速度和程序员水平密切相关，但pytorch在相同情况下常有可能胜于其他框架的速度。另外，如果追求自定义拓展，pytorch也会是首选，因为虽然二者的构建和绑定有一定的相似点，但是tensorflow在拓展时会需要很多样板代码，但pytorch只用编写接口和实现。

TensorFlow与PyTorch之间有何不同

实现方式：符号式编程vs命令式编程

tensorflow是纯符号式编程，而pytorch是命令式编程。

命令式编程优点是实现方便，缺点是运行效率低。

符号式编程通常是在计算流程完全定义好后才被执行，因此效率更高，但缺点是实现复杂。

图的定义：动态定义vs静态定义

两个框架都是在张量上进行运算，但是却存在着很大的差别。

TensorFlow遵循"数据即代码，代码即数据"的理念，可以在运行之前静态的定义图，然后调用session来执行图。

pytorch中图的定义是动态化的，可以随时定义、随时更改、随时执行节点。

因此相对而言，pytorch更加灵活，更加方便调试。

TensorFlow和scikit-learn之间的主要区别是什么

TensorFlow更为基础，基本上是使用乐高积木帮助用户实现机器学习算法，scikit-learn则提供了许多现成的算法，例如支持向量机、随机森林算法、逻辑回归等分类算法。如果你想实现深度学习算法的话，那么绝对推荐使用TensorFlow，因为它可以让你利用图形处理器的进行更有效的培训。

为了让大家更好地了解这两种人工智能学习系统，我通过scikit-learn在Iris数据集上拟合了一个softmax回归模型：

此外，我还用了一个小帮手函数来绘制2D决策平面：

看起来很简单，是吧？:)现在，如果想通过TensorFlow拟合softmax回归模型，必须首先“构建”算法。虽然听起来很复杂，但实际操作起来就会发现其实没那么难。

TensorFlow有许多“方便”的功能和实用程序。例如，如果想使用机器学习中的最优化方法——梯度下降法，其核心或具体计算可能如下：

00001.#构建图

00002.g=tf.Graph()

00003.withg.as_default():

00004.

00005.如果init_weights:

00006.self._n_classes=np.max(y)+1

00007.self._n_features=X.shape[1]

00008.tf_weights_,tf_biases_=self._initialize_weights(

00009.n_features=self._n_features,

00010.n_classes=self._n_classes)

00011.self.cost_=[]

00012.else:

00013.tf_weights_=tf.Variable(self.weights_)

00014.tf_biases_=tf.Variable(self.biases_)

00015.

00016.#准备训练样本

00017.y_enc=self._one_hot(y,self._n_classes)

00018.n_idx=list(range(y.shape[0]))

00019.tf_X=tf.convert_to_tensor(value=X,dtype=self.dtype)

00020.tf_y=tf.convert_to_tensor(value=y_enc,dtype=self.dtype)

00021.tf_idx=tf.placeholder(tf.int32,

00022.shape=[int(y.shape[0]/n_batches)])

00023.X_batch=tf.gather(params=tf_X,indices=tf_idx)

00024.y_batch=tf.gather(params=tf_y,indices=tf_idx)

00025.

00026.#设置图表以最小化交叉熵成本

00027.logits=tf.matmul(X_batch,tf_weights_)+tf_biases_

00028.cross_entropy=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,

00029.y_batch)

00030.cost=tf.reduce_mean(cross_entropy)

00031.optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(

00032.learning_rate=self.eta)

00033.train=optimizer.minimize(cost)

00034.聽

00035.#初始化变量

00036.init=tf.initialize_all_variables()

我们可以进行如下训练：

00001.#启动图

00002.withtf.Session(graph=g)assess:

00003.sess.run(init)

00004.self.init_time_=time()

00005.forepochinrange(self.epochs):

00006.ifself.minibatches>1:

00007.n_idx=np.random.permutation(n_idx)

00008.minis=np.array_split(n_idx,self.minibatches)

00009.costs=[]

00010.foridxinminis:

00011._,c=sess.run([train,cost],feed_dict={tf_idx:idx})

00012.costs.append(c)

为了方便演示，我已经用TensorFlow实现了面向对象的softmax回归，这有点类似于scikit-learn。如果你有兴趣的话，可以在这里找到完整的代码示例：rasbt/mlxtend

如何学习Python学习路线图

坐标系学习法，把他们框在4个象限里面。

这个方法经过测试，可以完全应用于其他计算机语言，包括：JAVA,PHP,JS.

在这里，我简单的插一句一下，什么是程序。

程序=数据结构+算法。

数据结构是一个静态的，而算法是动态的

所以我们编写一门语言，其实也就是将静态和动态相结合。

X轴上放着的数据结构，算法。

按照逻辑我们可以把python语言进行拆解，可以将其拆解为：面向过程的数据结构、面向过程的算法

Y轴代表的是对象，ython语言进行拆解，可以将其拆解为：面向对象的数据结构，面向对象的算法。

描绘好XY轴之后，这时候就得到了一个四象限的图了。

然后我们根据其对应的属性，将Python涉及到的知识可以对应的放到里面，便于我们分阶段学习。

第一块：面向过程的数据结构：常量/变量，注释，基本数据类型，列表，元组，字典

第二块：面向过程的算法：基本运算符，控制流语句

第三块：面向对象的数据结构：类、属性、模块

第四块：面向对象的算法：构造及析构过程

这时候就可以一目了然的看到整个python的逻辑了。

如果你把每一点按顺序地关联起来就可以看到这一条线就是以后要学习的轨迹。

看到这里，有没有一种豁然开朗的感觉呢？

所以说，实际上Python是非常轻松非常容易上手的~

c++和python需要都学吗

这个问题的答案取决于你具体要从事的工作以及项目的需求。

如果你要从事计算机科学、数据科学、机器学习、人工智能等方面的工作，那么Python无疑是必学的语言，因为Python具有易学易懂、代码简洁、功能强大、丰富的库等优点，非常适合进行数据处理和科学计算。很多机器学习和深度学习的框架和库都是用Python编写的，例如TensorFlow、Pytorch和Scikit-learn等，因此Python在这些领域的应用非常广泛。

而如果你要从事游戏开发、操作系统、嵌入式系统、高性能计算等方面的工作，那么C++是重要的编程语言，因为它具有表现力强、运行速度快、内存管理灵活、能在多种类型的硬件上运行等优点。很多大型计算机程序都是用C++编写的。

总之，无论是C++还是Python都是非常有用的编程语言，你可以根据自己的兴趣和职业需求来决定要学习哪一种或两者都要学习。

先培训Python后自学Java比较好，还是先培训Java后自学Python好

建议先培训JAVA后自学python,主要基于以下几点：

1、从学习的难度上看，JAVA入门比python难，当然培训难的，自学简单的。

2、从就业的角度看，JAVA的岗位要远远多于python的岗位，去培训JAVA相对比自学能系统些，便于将来找工作。

3、python适合自学的原因是python语言的入门简单，语法结构没有JAVA复杂。JAVA这种复杂的语言你都学会了，python就不在话下。

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