專(zhuān)科生學(xué)了python然后投了一堆簡(jiǎn)歷根本沒(méi)有面試邀請(qǐng)，就是因?yàn)閷W(xué)歷低嗎？事實(shí)上，這是由于Python的語(yǔ)言特性。當(dāng)你學(xué)習(xí)咕嚕，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它很熱。因?yàn)閷W(xué)生太少，需要幫助的企業(yè)也很多，現(xiàn)在還很早。不過(guò)，我

專(zhuān)科生學(xué)了python然后投了一堆簡(jiǎn)歷根本沒(méi)有面試邀請(qǐng)，就是因?yàn)閷W(xué)歷低嗎？

事實(shí)上，這是由于Python的語(yǔ)言特性。當(dāng)你學(xué)習(xí)咕嚕，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它很熱。因?yàn)閷W(xué)生太少，需要幫助的企業(yè)也很多，現(xiàn)在還很早。不過(guò)，我加入了python，但我也可以學(xué)習(xí)golang。學(xué)習(xí)時(shí)間很短。

pytorch模型如何轉(zhuǎn)成torch7模型？

將torch 7模型轉(zhuǎn)換為torch模型和震源。GitHub地址clarwin/convert torch to上面的代碼將創(chuàng)建兩個(gè)文件并

示例：

verify

表中的所有模型都可以轉(zhuǎn)換，并且結(jié)果已經(jīng)過(guò)驗(yàn)證。

網(wǎng)絡(luò)下載地址：alexnetcnn benchmarks perception-v1cnn-benchmarks vgg-16cnn-benchmarks vgg-19cnn-benchmarks resnet-18cnn-benchmarks resnet-200cnn-benchmarks resnext-50（32x4d）resnext-101（32x4d）resnext-101（64x4d）resnextdensennet-264（k=32）densenetensenet-264（k=48）densenet

世界上最熱門(mén)的編程語(yǔ)言2018年是python。就像熱點(diǎn)一樣，工作或想進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)的人自然會(huì)注意到python，這也受到一些媒體和一些培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的推動(dòng)。當(dāng)然，實(shí)際上主要受Python語(yǔ)言特性的影響。讓我們從幾個(gè)方面來(lái)談?wù)劄槭裁春芏嗳讼矚gPython。

首先，Python很容易學(xué)習(xí)。作為一種開(kāi)源語(yǔ)言，它有豐富的學(xué)習(xí)資料，而且語(yǔ)言簡(jiǎn)單。你可以在很短的時(shí)間內(nèi)掌握它的基本語(yǔ)法，你可以在兩三天內(nèi)精通編程。開(kāi)始時(shí)我只有一點(diǎn)C語(yǔ)言基礎(chǔ)。我花了4天時(shí)間學(xué)習(xí)相同的基礎(chǔ)知識(shí)，然后我可以在網(wǎng)上找到各種演示。其次，Python也符合這個(gè)時(shí)代。現(xiàn)在，人們一般都很忙，時(shí)間也很貴。大多數(shù)人不想在編程語(yǔ)言上花費(fèi)太多時(shí)間。此外，互聯(lián)網(wǎng)變化如此之快。當(dāng)你真正學(xué)完那門(mén)語(yǔ)言時(shí)，它可能已經(jīng)過(guò)時(shí)了。這是很多人擔(dān)心的，所以Python會(huì)受到很多人的青睞。

第二，python可以做很多事情，比如爬蟲(chóng)、網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維、3D游戲開(kāi)發(fā)、科學(xué)數(shù)字計(jì)算、人工智能等，特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人工智能非常普及，python有一個(gè)強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)包和許多其他相關(guān)的工具包。很多工作不需要重新組裝車(chē)輪，因此使用起來(lái)非常方便。簡(jiǎn)而言之，使用Python進(jìn)行開(kāi)發(fā)變得更加簡(jiǎn)單和高效。此外，Python對(duì)初學(xué)者也非常友好。作為一種腳本語(yǔ)言，它除了簡(jiǎn)單易學(xué)之外，還可以做很多事情，比如制作一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)，畫(huà)一些有趣的動(dòng)畫(huà)，這也會(huì)給初學(xué)者很大的動(dòng)力。

第三，在Python相關(guān)崗位工作的薪水也非?？捎^。雖然Python在性能上沒(méi)有太大的優(yōu)勢(shì)，可以說(shuō)Python是一種速度非常慢的語(yǔ)言，但是近年來(lái)，隨著硬件的不斷完善，這個(gè)缺點(diǎn)已經(jīng)被容忍了。因此越來(lái)越多的企業(yè)選擇Python進(jìn)行開(kāi)發(fā)，Python的就業(yè)市場(chǎng)也得到了很好的發(fā)展。

最后，雖然有很多人喜歡Python，也有很多人學(xué)習(xí)Python，但真正能從事Python相關(guān)工作的人卻很少。與Python相關(guān)的主要崗位要求比較高，比如數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等崗位，一般都比普通的開(kāi)發(fā)崗位難度大。因此，Python中的主要位置很少，但也有一些。

一個(gè)詞概括了Python：優(yōu)雅

讓我們來(lái)談?wù)凱ython的缺點(diǎn)。python自發(fā)布以來(lái)，在學(xué)術(shù)界實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用比工業(yè)界多，主要原因是它不夠成熟，很多接口不穩(wěn)定，綜合性不夠。Tensorflow仍有許多Python不支持的功能，如快速傅立葉變換，但隨著Python的發(fā)展，這一缺點(diǎn)將逐漸減少。另外，與tensorflow的靜態(tài)圖相比，tensorflow的靜態(tài)圖很容易部署到任何地方（這比許多框架都要好得多），Python的深度學(xué)習(xí)框架比Python更先進(jìn)，部署到其他產(chǎn)品上會(huì)非常不方便。

優(yōu)勢(shì)從一開(kāi)始就有。盡管tensorflow自2015年發(fā)布以來(lái)受到了許多方面的青睞，比如theano，但tensorflow使用的是靜態(tài)計(jì)算圖。對(duì)于新手來(lái)說(shuō)，有太多的新概念需要學(xué)習(xí)。因此，無(wú)論如何開(kāi)始或構(gòu)建，使用tensorflow都比python更困難。2017年，Python被團(tuán)隊(duì)開(kāi)放源碼的一個(gè)主要原因是更容易構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，這使得Python發(fā)展非常迅速。在數(shù)據(jù)加載方面，Python用于加載數(shù)據(jù)的API簡(jiǎn)單高效。它的面向?qū)ο驛PI來(lái)自于porch（這也是keras的設(shè)計(jì)起源），它比tensorflow的困難API友好得多。用戶可以專(zhuān)注于實(shí)現(xiàn)自己的想法，而不是被框架本身所束縛。

在速度方面，python不會(huì)為了靈活性而放棄速度。雖然運(yùn)行速度與程序員的水平密切相關(guān)，但在相同的情況下，它可能比其他框架更好。另外，如果追求自定義擴(kuò)展，python也會(huì)是首選，因?yàn)殡m然兩者的構(gòu)造和綁定有一些相似之處，但tensorflow在擴(kuò)展中需要大量的模板代碼，而只有接口和實(shí)現(xiàn)是python編寫(xiě)的。

為什么很多人喜歡Python？

感謝您的邀請(qǐng)。代碼是不會(huì)被記住的。你可以多練習(xí)。建議通過(guò)做小項(xiàng)目來(lái)學(xué)習(xí)。你可以注意我的標(biāo)題“尤凡提”。課堂上錄了很多視頻，包括Python/機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介/深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介/pyspark大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)/人臉識(shí)別項(xiàng)目等，你可以從Python項(xiàng)目開(kāi)始，根據(jù)我的視頻一步一步地做項(xiàng)目，慢慢的你會(huì)感覺(jué)到，也不會(huì)問(wèn)這樣的問(wèn)題。如果硬件條件好，可以選擇人工智能作為未來(lái)的發(fā)展方向。人工智能的發(fā)展一般是從python開(kāi)始的，但是對(duì)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，特別是概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)有一定的要求。

人工智能學(xué)習(xí)的總體路線圖：1。數(shù)據(jù)科學(xué)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

你可能沒(méi)有太多的時(shí)間去系統(tǒng)地學(xué)習(xí)。掌握數(shù)據(jù)分析和挖掘所需的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，以后慢慢補(bǔ)課。當(dāng)然，你的專(zhuān)業(yè)是統(tǒng)計(jì)學(xué)，所以沒(méi)什么大問(wèn)題。

2. Python核心編程

這本市面上的Python書(shū)和視頻幾乎一樣。我建議你看我的視頻，快速開(kāi)始一個(gè)小項(xiàng)目。

3. Python

數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘

掌握numpy、pandas、Matplotlib等與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的庫(kù)，如果數(shù)據(jù)分析是發(fā)展方向，則關(guān)注pandas/Matplotlib，而關(guān)注numpy則是AI方向。

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)

重點(diǎn)掌握sklearn機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，熟悉各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)合。

5. 深入學(xué)習(xí)

關(guān)注CNN/RNN和常見(jiàn)變體，tensorflow2/keras/pytorch框架。

6. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)/自然語(yǔ)言處理/語(yǔ)音技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)相對(duì)成熟，而NLP是近年來(lái)學(xué)術(shù)界爆發(fā)的主要方向。

希望對(duì)您有所幫助

面對(duì)Tensorflow，為何我選擇PyTorch？

兩者都是深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，可用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN等深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。

首先，不同的公司提供支持。Python來(lái)自Facebook，glion來(lái)自Amazon。

那么，類(lèi)型定位就不同了。如果詳細(xì)劃分，Python是一個(gè)靈活的后端深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，tensorflow和mxnet被視為一種類(lèi)型，glion是一個(gè)高度集成的前端平臺(tái)，keras是一種類(lèi)型。也就是說(shuō)，glion的一個(gè)函數(shù)或?qū)ο蠹闪薽xnet的多個(gè)功能，glion的一個(gè)命令就可以完成mxnet的開(kāi)發(fā)，就像keras使用tensorflow作為后端一樣，keras高度集成了這些后端平臺(tái)的功能。

其次，編程方法，Python是基于命令編程的，簡(jiǎn)單但速度有限，glion結(jié)合了符號(hào)編程和命令編程，既快又簡(jiǎn)單。

最后，靈活性。Python的集成度沒(méi)有g(shù)lion那么高，所以它是高度可定制的。膠子的集成度太高，靈活性有限。