PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？兩者都是深度學(xué)習(xí)平臺，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Ama

PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？

兩者都是深度學(xué)習(xí)平臺，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，tensorflow和mxnet被視為一種類型，glion是一個(gè)高度集成的前端平臺，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的功能。

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

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。

運(yùn)行pytorch需要什么配置的電腦？

運(yùn)行Python只需要很少的環(huán)境。您只需要安裝一個(gè)Python解釋器。

所以

1。處理器i5 i7正常。代數(shù)越高越好。

學(xué)完了python能做什么工作？

3。顯卡有不同的看法。最好是玩游戲和深入學(xué)習(xí)。日常辦公要求不多。

ython作為一門編程語言，近幾年借著人工智能發(fā)展勢頭迅猛。學(xué)完P(guān)ython后可以選擇以下幾個(gè)方向。

1、后臺服務(wù)端。這個(gè)現(xiàn)在一般都跟全棧掛鉤，也就是所謂的通吃前后端。從事這個(gè)方向?qū)W完P(guān)ython基礎(chǔ)后還需要學(xué)習(xí)前端知識，數(shù)據(jù)庫知識，Linux系統(tǒng)相關(guān)知識，做后臺的幾乎都得會用Linux系統(tǒng)。學(xué)完這些后就開始學(xué)習(xí)Flask，Django和Tornado等后端框架。

2、數(shù)據(jù)分析。這個(gè)是當(dāng)前較火的一個(gè)方向。學(xué)完P(guān)ython基礎(chǔ)后還需要學(xué)習(xí)numpy、pandas、matplotlib這三個(gè)庫以及scipy等數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析庫，當(dāng)然這個(gè)方向還必須具備一些數(shù)學(xué)知識。

3、自動化運(yùn)維。這個(gè)方向除了Python基礎(chǔ)外還必須掌握Linux系統(tǒng)，一般都是做Linux運(yùn)維，這個(gè)方向?qū)inux系統(tǒng)的學(xué)習(xí)要求會高很多。

4、人工智能方向。這個(gè)方向是目前Python大火的主要原因。但是這個(gè)方向不僅僅需要Python基礎(chǔ)，更需要學(xué)各種算法，而且對數(shù)學(xué)要求也很高。熟悉算法后開始學(xué)習(xí)各種人工智能相關(guān)庫。這個(gè)方向能細(xì)分出很多方向，例如計(jì)算機(jī)視覺，NLP等，要從事哪個(gè)就學(xué)與哪個(gè)相關(guān)的算法和實(shí)用庫。

學(xué)Python后有很多方向可選，首先選好方向，然后繼續(xù)學(xué)習(xí)該方向所需要具備的技能，通過做項(xiàng)目指引學(xué)習(xí)，漸漸地也就能達(dá)到工作要求了。當(dāng)然工作了也不能停止學(xué)習(xí)，編程是一個(gè)需要持續(xù)學(xué)習(xí)的活。加油！

Python作為一種編程語言，近年來通過人工智能得到了迅速的發(fā)展。學(xué)習(xí)python之后，您可以選擇以下方向。

1. 后臺服務(wù)器?，F(xiàn)在，這通常與整個(gè)堆棧相關(guān)聯(lián)，即所謂的全包前端和后端。在這個(gè)方向上，在學(xué)習(xí)了python的基礎(chǔ)知識之后，還需要學(xué)習(xí)前端知識、數(shù)據(jù)庫知識、Linux系統(tǒng)相關(guān)知識，而且?guī)缀跛凶龊笈_的人都要使用Linux系統(tǒng)。在學(xué)習(xí)了這些之后，我們將開始學(xué)習(xí)后端框架，如flash、Django和tornado。

2. 數(shù)據(jù)分析。這是目前一個(gè)熱門的方向。在學(xué)習(xí)了python的基礎(chǔ)知識之后，您需要學(xué)習(xí)numpy、pandas、Matplotlib、SciPy和其他數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析庫。當(dāng)然，你必須在這方面有一些數(shù)學(xué)知識。

3. 自動操作和維護(hù)。在這個(gè)方向上，除了Python基金會，您還必須精通Linux系統(tǒng)。一般來說，你做Linux操作和維護(hù)。這一方向?qū)inux系統(tǒng)提出了更高的學(xué)習(xí)要求。

4. AI方向。這個(gè)方向是當(dāng)前Python火爆的主要原因。但是這個(gè)方向不僅需要Python的基礎(chǔ)，而且還需要學(xué)習(xí)各種算法，對數(shù)學(xué)有很高的要求。在熟悉了算法之后，我們開始學(xué)習(xí)各種與人工智能相關(guān)的庫。NLP涉及到計(jì)算機(jī)視覺的許多領(lǐng)域，比如你想學(xué)習(xí)哪個(gè)方向。

學(xué)習(xí)python之后，有很多方向可供選擇。首先，選擇一個(gè)好的方向，然后繼續(xù)學(xué)習(xí)該方向所需的技能。通過做項(xiàng)目指導(dǎo)學(xué)習(xí)，可以逐步滿足工作要求。當(dāng)然，工作不能停止學(xué)習(xí)，編程是需要繼續(xù)學(xué)習(xí)的。來吧。