大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于facebook python 深度学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍facebook Python 深度学习的解答，让我们一起看看吧。
ai框架有哪几种？
目前常见的AI框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras、MXNet、DLib、CNTK等。
TensorFlow是由谷歌开发的开源框架，它支持多种语言，提供了一整套用于机器学习和深度学习的工具。
PyTorch是Facebook开发的深度学习框架，它支持Python和C++等多种编程语言，可以用来构建各种神经网络模型。
Caffe是一个由加利福尼亚大学伯克利分校开发的深度学习框架，它主要用于计算机视觉应用程序的构建和训练。
Keras是一个基于Python的神经网络框架，用于构建和测试深度学习模型。MXNet是一个开源的深度学习框架，它支持多种编程语言，可以用于构建和训练大型神经网络模型。
DLib是一个开源的机器学习和深度学习库，可以用于构建各种模型、计算特征和检测对象。
CNTK是微软开发的开源深度学习框架，支持多种编程语言，可以用于构建和训练各种深度学习模型。
Python有多好用？为什么很热门？
人生苦短，我学python
1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。
3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和代码片断。
6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，从你的Python程序中调用。
9.GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
Python发展接近三十年，确实已经成为了编程语言中的“网红”。
很多程序员都喜欢Python，但不仅仅是程序员喜欢，Python这个技能也能让你在就业市场上拿到很好的offer。
因为Python仍旧是目前IT就业市场最受欢迎，最热门的技术技能之一，且容易上手，学会了python，可以大幅提高IT人的自身竞争力。
在知名技术交流网站Stack Overflow在2019年年初推出的开发人员调查报告中，有四分之一的开发者表示，Python是他们最想学习的编程语言，这也是Python连续三年获得这个榜单的第一名。
Python为网络上搜索教程频率最高的编程语言，甚至比一直以来的“霸主”PHP都要高。
根据知名求职服务网站indeed的统计，Python开发人员的平均年薪为116,379美元，是美国薪酬最高的编程语言的软件工程师。
这样看来，如果想要拿到更好的薪水，学会Python变得越来越有必要。
- web开发，主要框架有Django、Flask、Tornado‘
- 数据科学，主要框架是Numpy、Pandas、Matplotlib；
- 深度学习，主要框架是TensorFlow；
- 网络爬虫，主要框架是Scrapy。
那么，如果能够确定下自己想要朝哪个方向发展，那么就可以针对性的做某一个方向的练手。
Python的流行得益于大数据，机器学习，在科学计算[_a***_]，科研人员，研究员，数据分析师，运维人员，安全专家，学生等可能非常快速地基于Python的库来实现演算，测试，自动化任务等。
但你要知道，流行并不代表广泛，Python也是有流行“范围“的，例如,在应用软件领域,Python就不是最佳选择，一般（JAVA/C++/PHP/C#)较多。
如果说未来每个人都要掌握一门编程语言的话，那么Python无疑是最佳选择。
但如果你要从事互联网应用/生产管理系统/桌面应用等软件开发的话，Python就不是唯一和最佳选择，你还需要掌握其它编程语言，并根据实际情况选择最适合公司、团队的语言。
Python最大的优点就是简单、好上手，基础知识（比如说：变量、数据结构、语法等）很快可以学完，基本上1~2周就可学完，如果你有其他语言基础的话，这个时间可能会更短。在学习过程中可以选择用「思维导图」记录下来每一章节的重要知识点。
这个就非常多啦，作为一门胶水型语言，Python的应用场景非常多，自然提供了大量第三方包和工具，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01搭建机器学习模型
机器学习是当前比较火的一个研究方向，Python针对机器学习提供了大量开源框架和第三方模块，像tersorflow、keras、sickit-learn等，内置了大量机器学习算法（分类、聚类、回归等），可以快速构建、验证模型，如果你对机器学习比较感兴趣，或者经常需要用于研究，可以使用这些模块或框架，非常方便，也易学习：
作为一个股票爱好者，你一定迫切需要得到准确、实时的股票信息，Python针对股票、期权等金融数据的获取，提供了一个非常实用的模块（免费）—tushare，自动完成了数据从***集、清洗、加工到处理的全过程，如果你经常需要获取这些数据，可以使用一下这个模块，非常不错，简单实用：
如何免费、高效下载网页***，一直是一个令人头疼的问题，还好Python提供了2个简单实用的下载工具—you-get和***-dl，不需任何编码，可以轻松下载B站、优酷、美拍等网页***，支持批量下载、在线播放，如果你需要经常保存网页***，又缺乏一个高效、简洁的工具，可以使用一下这2个模块，非常不错：
04日常数据处理分析
日常办公学习或者实验分析，绝对离不开处理excel、txt、csv、json等数据，如果工作量比较大，处理起来会非常繁琐，还好Python针对这些常见的文件提供了一个非常高效的处理模块—pandas，内置了大量函数和类型，可以轻松处理各种数据，如果你需要经常进行重复的文件操作，可以使用一下这个模块，非常不错：
当然，除了以上4个方面，Python还有许多其他用途，像自动化测试、运维、爬虫等，可以极大减轻我们的工作量，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
到此，以上就是小编对于facebook python 深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于facebook python 深度学习的2点解答对大家有用。
