想學(xué)習(xí)pytorch，需要先學(xué)習(xí)python嗎？pytorch是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架，想學(xué)習(xí)它，最好先學(xué)一些python的編程基礎(chǔ)，因?yàn)楹芏嗍褂昧藀ytorch的代碼都是用python開發(fā)的，先

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

pytorch是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架，想學(xué)習(xí)它，最好先學(xué)一些python的編程基礎(chǔ)，因?yàn)楹芏嗍褂昧藀ytorch的代碼都是用python開發(fā)的，先學(xué)點(diǎn)python打好基礎(chǔ)之后，更有助于您理解和學(xué)習(xí)pytorch，就比如要建房子先要打好地基，是一個(gè)道理。

網(wǎng)上關(guān)于python的免費(fèi)教程很多，在我的今日條頭文章里面就寫過一篇關(guān)習(xí)python學(xué)習(xí)教程的文章，了解了python的一些基本語法，可以編寫和運(yùn)行一些簡單的python程序之后就可以開始學(xué)pytorch了，它的官網(wǎng)有個(gè)學(xué)習(xí)教程可參考：http：//pytorch.org/tutorials/

大專學(xué)歷的人沒有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，想學(xué)習(xí)python技術(shù)，未來能往大數(shù)據(jù)或人工智能方向進(jìn)行職業(yè)發(fā)展嗎？

Python 有以下發(fā)展方向:

數(shù)據(jù)分析.

除了了解基本的Python編程知識外，還需要熟悉NumPy， Pandas， PyTables， blaze，dask等.

數(shù)據(jù)爬蟲

除了了解基本的Python編程知識外， 需要了解 HTTP協(xié)議，簡單的HTML等知識.

大數(shù)據(jù)

除了了解基本的Python編程知識外， 需要熟悉Spark等

WEB后端

除了了解基本的Python編程知識外， 還需要熟悉django，HTTP，RSET，JSON等.

系統(tǒng)維護(hù)

除了了解基本的Python編程知識外， 還需要熟悉 Linux.

DevOps

除了了解基本的Python編程知識外， 還需要熟悉CI/CD 持續(xù)編譯，持續(xù)集成，熟悉Jenkins ，k8S等.

數(shù)據(jù)分析是最簡單的，不需要過多其他知識，只需要高中等級的數(shù)學(xué).

大專學(xué)歷的人沒有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)， 數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)還是可行的， 大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析本身沒有太高的數(shù)學(xué)要求，但是要發(fā)展自己其他方面的技能來彌補(bǔ)自己弱勢增強(qiáng)自己的優(yōu)勢，比如提高溝通能力，編程能力，對業(yè)務(wù)的理解能力，動手的能力等.

以本身的經(jīng)歷為例，2本 物理學(xué)專業(yè)畢業(yè)，經(jīng)過多年努力，目前是全球500強(qiáng)的首席技術(shù)架構(gòu)師.

深度學(xué)習(xí)的和Python有什么關(guān)聯(lián)嗎？

深度學(xué)習(xí)是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，就具體研究內(nèi)容而言，主要涉及三類方法：基于卷積運(yùn)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)；基于多層神經(jīng)元的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括自編碼( Auto encoder)以及近年來受到廣泛關(guān)注的稀疏編碼兩類( Sparse Coding)；以多層自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，進(jìn)而結(jié)合鑒別信息進(jìn)一步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)。

而Python是一種跨平臺的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。 是一個(gè)高層次的結(jié)合了解釋性、編譯性、互動性和面向?qū)ο蟮哪_本語言。最初被設(shè)計(jì)用于編寫自動化腳本(shell)。正因?yàn)閜ython語法簡單，非計(jì)算機(jī)專業(yè)的人員也能很快的上手掌握，并且生態(tài)環(huán)境良好，包管理成熟，能夠讓你把主要的精力投入到深度學(xué)習(xí)的算法分析設(shè)計(jì)上，所以目前大部分研究人員都在使python。假如未來出現(xiàn)更適合人工智能開發(fā)的程序語言，大家也會去學(xué)習(xí)。