面對Tensorflow，為何我選擇PyTorch？讓我們從Python的缺點開始。python自發(fā)布以來，在學(xué)術(shù)界實際生產(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。Ten

面對Tensorflow，為何我選擇PyTorch？

讓我們從Python的缺點開始。python自發(fā)布以來，在學(xué)術(shù)界實際生產(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)品上會非常不方便。

優(yōu)勢從一開始就有。盡管tensorflow自2015年發(fā)布以來受到了許多方面的青睞，比如theano，但tensorflow使用的是靜態(tài)計算圖。對于新手來說，有太多的新概念需要學(xué)習(xí)。因此，無論如何開始或構(gòu)建，使用tensorflow都比python更困難。2017年，Python被團(tuán)隊開放源碼的一個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簡單高效。它的面向?qū)ο驛PI來自于porch（這也是keras的設(shè)計起源），它比tensorflow的困難API友好得多。用戶可以專注于實現(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也會是首選，因為雖然兩者的構(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，而只有接口和實現(xiàn)是python編寫的。

python在人工智能領(lǐng)域，主要是完成什么任務(wù)？

謝謝

！1. 人工智能，簡稱AI。作為計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的智能機(jī)器，這種機(jī)器能夠以類似于人類智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究內(nèi)容包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)。隨著人工智能理論和技術(shù)的日益成熟，其應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大。人工智能的科技產(chǎn)品已經(jīng)取代了人類的勞動，并有可能在未來超越人類的智能。

2. Python是一種編程語言。在人工智能領(lǐng)域，它比其他編程語言有更多的優(yōu)勢。在當(dāng)今人工智能時代，如果你想學(xué)習(xí)軟件開發(fā)，python編程語言是一個不錯的選擇。

pytorch模型如何轉(zhuǎn)成torch7模型？

轉(zhuǎn)換源模型和python 7模型。GitHub地址clarwin/convert torch to上面的代碼將創(chuàng)建兩個文件并

示例：

verify

表中的所有模型都可以轉(zhuǎn)換，并且結(jié)果已經(jīng)過驗證。

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

如果您想構(gòu)建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用少量代碼盡可能快地建立網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且順序API和模型都非常強(qiáng)大。而且keras的設(shè)計非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過程非常復(fù)雜（尤其對于初學(xué)者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對較慢。如果高度包裝，上述缺點將更加明顯。除了一些對速度要求較低的工業(yè)應(yīng)用外，由于tensorflow的速度較高，因此會選擇tensorflow

如果您在驗證您的想法時，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設(shè)置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個性空間。此外，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對網(wǎng)絡(luò)的理解和優(yōu)化，而keras提供的權(quán)限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權(quán)，比如是否訓(xùn)練其中一個變量、操作梯度（以獲得訓(xùn)練進(jìn)度）等等。

盡管它們都提供了深度學(xué)習(xí)模型通常需要的功能，但如果用戶仍然追求一些高階功能選擇，例如研究特殊類型的模型，則需要tensorflow。例如，如果您想加快計算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實現(xiàn)與多個線程的相同會話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯誤和加快操作速度。

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？

我主修軟件開發(fā)，方向基本確定了，要么前端，要么后端，要么大數(shù)據(jù)。

首先，編程領(lǐng)域相對較大。為什么它很大？正如我前面提到的，學(xué)習(xí)軟件開發(fā)，無論是前端還是后端，都是編程，大數(shù)據(jù)也是編程，人工智能也是編程

因此，沒有明確的方向。

在編程世界中，有一種古老的語言叫做C語言，它是C和Java的祖先。所有語言的基礎(chǔ)都來自于它，所以你最好先了解它。

但是現(xiàn)在，由于人工智能的普及，很多人都在學(xué)習(xí)python，很多人說它的語法簡單易學(xué)。這是正確的。也有人說它是初學(xué)者學(xué)習(xí)的最好的語言。事實上，如果沒有嚴(yán)格的語法，它可以說是“為所欲為”。Java寫100行代碼，可能只需要寫20行。

不過，我還是想談?wù)勚鹘?！它是C語言，為什么呢，因為你只學(xué)它，再學(xué)C和Java就容易多了，可以說它很快就會帶領(lǐng)你成為一名程序員。當(dāng)然，不是絕對的。

學(xué)習(xí)python并非不可能，但它與C/C和Java不同。經(jīng)過學(xué)習(xí)，回首C，我覺得它不是一個世界。

現(xiàn)在大學(xué)是基于C語言的，你不妨從它開始。

我希望這個答案能對您有所幫助。

如何學(xué)習(xí)編寫人工智能軟件？

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是一個高度集成的前端平臺，keras是一種類型。也就是說，glion的一個函數(shù)或?qū)ο蠹闪薽xnet的多個功能，glion的一個命令就可以完成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。