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?yàn)楹芏嗍褂肞ython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?yàn)楹芏嗍褂肞ython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(gè)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(shí)。

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(jiǎn)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(gè)學(xué)習(xí)教程供參考：http:http:www.python.com//pytorch.org/tutorials/

深度學(xué)習(xí)是什么意思？

深度學(xué)習(xí)是成功的關(guān)鍵近年來，隨著信息社會(huì)、學(xué)習(xí)科學(xué)的發(fā)展和課程改革的深入，一種新的學(xué)習(xí)模式和形式應(yīng)運(yùn)而生。

目前，對(duì)深度學(xué)習(xí)的概念有很多答案，很多專家學(xué)者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是建立在理解的基礎(chǔ)上的。學(xué)習(xí)者可以批判性地學(xué)習(xí)新的想法和事實(shí)，將它們?nèi)谌朐械恼J(rèn)知結(jié)構(gòu)，將許多想法聯(lián)系起來，并將現(xiàn)有的知識(shí)轉(zhuǎn)移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是在教師指導(dǎo)下的一個(gè)有意義的學(xué)習(xí)過程，學(xué)生圍繞挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)主題，全心投入，體驗(yàn)成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機(jī)整合、建設(shè)性反思和遷移應(yīng)用的特點(diǎn)。

深度學(xué)習(xí)有幾個(gè)特點(diǎn)。一是觸動(dòng)人心的學(xué)習(xí)。第二，體驗(yàn)式學(xué)習(xí)。三是深入認(rèn)識(shí)和實(shí)踐創(chuàng)新的研究。

PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？

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來自Facebook，glion來自Amazon。

那么，類型定位就不同了。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被視為一種類型，glion是一個(gè)高度集成的前端平臺(tái)，keras是一種類型。也就是說，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。

學(xué)人工智能，為什么要先學(xué)數(shù)學(xué)？

這是一個(gè)非常好的問題。作為一個(gè)技術(shù)從業(yè)者，讓我來回答這個(gè)問題。

首先，人工智能是一門非常典型的交叉學(xué)科，不僅涉及數(shù)學(xué)，還涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、哲學(xué)、神經(jīng)學(xué)、語言學(xué)等學(xué)科。因此，人工智能技術(shù)不僅難度大，而且知識(shí)量巨大。這也是人工智能人才培養(yǎng)長(zhǎng)期以來集中在研究生教育中的重要原因。

目前，人工智能有六大研究領(lǐng)域，包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示、自動(dòng)推理和機(jī)器人學(xué)。這些研究方向離不開數(shù)學(xué)知識(shí)。因此，如果我們想在人工智能的研究和發(fā)展領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展，我們必須有一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

以機(jī)器學(xué)習(xí)為例，機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟包括數(shù)據(jù)采集、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，核心是算法。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)問題也可以看作是一個(gè)數(shù)學(xué)問題。機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，很多初學(xué)者在進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之前都會(huì)從機(jī)器學(xué)習(xí)開始。為了順利地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是非常關(guān)鍵的。盡管人工智能對(duì)于數(shù)學(xué)的要求是比較高的，即使數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好，你也可以在學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的過程中逐步彌補(bǔ)自己的數(shù)學(xué)弱點(diǎn)。在學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的初級(jí)階段，你不會(huì)遇到非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題。你只需要有一些線性代數(shù)和概率論的基礎(chǔ)知識(shí)。

最后，人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)對(duì)場(chǎng)景的要求比較高，不建議完全通過自學(xué)來學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)。最好利用研發(fā)團(tuán)隊(duì)的實(shí)驗(yàn)和交流環(huán)境，不斷提高研發(fā)能力。