想學(xué)習(xí)pytorch，需要先學(xué)習(xí)python嗎？Python是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架。如果你想學(xué)習(xí)它，你最好先學(xué)習(xí)一些Python編程基礎(chǔ)，因為很多使用Python的代碼都是用Python開發(fā)的。

想學(xué)習(xí)pytorch，需要先學(xué)習(xí)python嗎？

Python是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架。如果你想學(xué)習(xí)它，你最好先學(xué)習(xí)一些Python編程基礎(chǔ)，因為很多使用Python的代碼都是用Python開發(fā)的。在學(xué)習(xí)了一些Python之后，奠定了一個很好的基礎(chǔ)，它將幫助你理解和學(xué)習(xí)Python。在建房子之前打好基礎(chǔ)是事實。

網(wǎng)上有很多關(guān)于Python的免費(fèi)教程。在今天的文章中，我寫了一篇關(guān)于學(xué)習(xí)python的文章。在理解了python的一些基本語法之后，我可以編寫和運(yùn)行一些簡單的python程序，然后我就可以開始學(xué)習(xí)python了。在其官方網(wǎng)站上有一個學(xué)習(xí)教程供參考：http:http:www.python.com//pytorch.org/tutorials/

為什么Python效率這么低，還這么火？

在許多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應(yīng)用程序不需要高性能。

人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎？還會用到哪些語言？

作為多年的實踐者，我想說的是，Python和人工智能是兩個完全不同的概念。Python只是一種編程語言，而人工智能是一種科學(xué)方法，主要研究如何通過計算機(jī)實現(xiàn)與人類智能相似的設(shè)備或程序。python作為一種計算機(jī)編程語言，可以作為實現(xiàn)人工智能的編程工具，但它并不是唯一的選擇。

首先簡單介紹一下人工智能的實現(xiàn)方法。目前，主要有兩所學(xué)校。

一個是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)，也就是說，近年來，隨著谷歌的阿爾法狗獲得世界圍棋冠軍，它又流行起來了（之所以再次被使用，是因為它流行了一段時間，后來遇到技術(shù)瓶頸時就沉寂了）。為了促進(jìn)人工智能的發(fā)展，Google開源的tensorflow庫受到了廣大研究人員的青睞，它可以極大地促進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)和實驗。python作為tensorflow的編程語言，自然成為研究人員必不可少的工具。此外，F(xiàn)acebook的開源項目pytorch也是一個優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它還使用Python作為開發(fā)語言，為Python添加了許多用戶。實際上，也有很多語言可以用于人工智能開發(fā)，比如MATLAB和C/C，它們也被廣泛使用，但是編程過程會稍微復(fù)雜一些。

另一種實現(xiàn)人工智能的方法是基于演繹邏輯的推理方法。曾經(jīng)流行的專家系統(tǒng)正是基于這一技術(shù)，正是因為近年來，深度學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展，其輝煌被掩蓋。在這種人工智能實現(xiàn)模式中使用的編程語言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想學(xué)習(xí)人工智能，僅僅能夠編程是不夠的。它需要一個堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，從線性代數(shù)，概率過程，到微積分，甚至張量分析。有了這些基礎(chǔ)知識，就可以理解和改進(jìn)各種學(xué)習(xí)算法。至于你的算法是用什么語言實現(xiàn)的，就簡單多了。當(dāng)然，Python是一個不錯的選擇。它比其他語言更簡單、更容易學(xué)。關(guān)鍵是要有強(qiáng)大的圖書館支持。

知乎上這么多推崇學(xué)Python入IT行的，如果他們學(xué)完P(guān)ython這一套找不到工作怎么辦？

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Python的語法很簡單，現(xiàn)在幾乎所有人都學(xué)會了。在我工作的西店，學(xué)校里大多數(shù)人都會說蟒蛇。許多系都提供教授python的課程。在計算機(jī)學(xué)院，Java/Python是兩種選擇之一。大多數(shù)人選擇Java，但他們也自學(xué)python。非計算機(jī)專業(yè)學(xué)生之所以學(xué)習(xí)Python，是因為Python語法簡單，可以讓他們專注于自己的工作，而不用花更多的時間在代碼上，犧牲了運(yùn)行速度，但對運(yùn)行速度并不敏感。所以Python非常流行，而且一開始什么都不做也很合適。

1.

這種語言的最大問題是它不適合軟件開發(fā)，因為開發(fā)軟件對運(yùn)行速度很敏感。它廣泛應(yīng)用于科學(xué)計算和人工智能領(lǐng)域。這兩個領(lǐng)域?qū)嵺`者的數(shù)學(xué)要求很高，所以如果他們只懂python就找不到工作。事實上，這兩個領(lǐng)域的人不能使用Java？或者C/CPP不會？事實上，他們是這樣做的，但他們的重點(diǎn)不是編碼，而是算法和訓(xùn)練模型。此外，眾所周知的框架，如Python和tensorflow，都使用Python作為開發(fā)語言。如果你只學(xué)習(xí)python，那么你可以從AI學(xué)習(xí)API就很好了，最高的級別是switchman。

2.

對于那些想轉(zhuǎn)行的人來說，語言是最簡單的。如今，不同語言之間的差異很少，語法層次基本上是相互聯(lián)系的?？戳藥滋煳募?，你就能熟悉了。真正決定你水平的是對算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)和團(tuán)隊的掌握。其次，是數(shù)學(xué)能力的競爭。一般的高等數(shù)學(xué)體系是不夠的。這取決于數(shù)學(xué)系的書。

3。

我知道現(xiàn)在有很多人工智能的人，現(xiàn)在他們只是在廣播，所以他們每天吹蟒蛇。但是，隨著計算機(jī)行業(yè)的發(fā)展，開發(fā)仍然是主要的任務(wù)，而軟件開發(fā)是Java、CPP和C的天下

這主要取決于你的興趣。如果你對圖形很敏感，你必須走前端路線。你需要掌握所有這些東西。

如果您對邏輯很敏感，那么您應(yīng)該真正學(xué)習(xí)Python并向大型后端進(jìn)軍。

當(dāng)然，事情不是絕對的。大多數(shù)時候，興趣會隨著你的行為而改變。在這個時候，你可以按照自己的興趣。

2020年該學(xué)前端還是該學(xué)python，兩者的區(qū)別有多大？

最重要的是方向。掌握了python的基本語法之后，您需要深入了解python可以做什么，以及行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者用python做了什么。只有這樣，你才能獲得你所說的深刻而廣泛的編程知識。python有幾個主要的發(fā)展方向，一個是爬蟲，一個是web，一個是機(jī)器學(xué)習(xí)，一個是數(shù)據(jù)分析。

找到你喜歡的方向，堅持并回到主題。最好說學(xué)習(xí)Python最重要的是興趣！