大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习python 版本的问题，于是小编就整理了5个相关介绍深度学习Python 版本的解答，让我们一起看看吧。
- python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么？
- 深度学习和Python的关系大吗？
- python深度学习（图像识别）的学习方法或者入门书籍有什么？
- python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？
- Python可以用哪些IED？
python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么？
对于编程学习来说，实践性比较强，所以说看视频是个不错的选择，边看***边操作，这样可以看清楚每个步骤的操作，以及具体的功能分析，都可以一目了然的展现出来。边看***边敲代码也会比边看书边敲代码更高效一些。
以前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系和学习路线，有深度学习的讲解，可以参考一下。
深度学习和Python的关系大吗？
有一定关系，但没有必然的联系。深度学习是一种算法，大家对他的研究一般都是通过某个深度学习框架进行，很少从头去写代码的。比较出名的框架有caffe,torch,tensorflow,pytorch。
比如说最初很有名的一个深度学习框架caffe,是用C++实现的，他的作者是一个中国人，贾扬清。贾大牛本科毕业于清华大学，这个框架是他在加州理工伯克利分校读博时候的作品，后来这个框架由这个学校团队在维护。它主要应用在卷积神经网络上面。caffe有python接口,就是说可以用python程序来控制caffe的运行。
Torch是另外一个比较流行的深度学习框架，这个深度学习框架是用Lua语言写的。Lua语言相对比较小众，很多人用它来写游戏脚本。Torch最初的支持者是Facebook。它相对于caffe来说更擅长在RNN方面的计算。
后来谷歌开发了tensorflow,***用的语言就是python,由于谷歌的大力支持，用tensorflow的人越来越多，再加上python本身有相当多数据处理方面的包。***用python进行深度学习的研究越来越主流。
于是，Facebook也把torch改进了一下，把它跟python结合了一下，搞了个pytorch。pytorch使用上比tensorflow要简单的多，再加上背后有Facebook的支持，很快与tensorflow有分庭抗礼之势。
总结一下，本来深度学习跟python没什么必然联系，一个是算法，一个是编程语言。但是研究深度学习大家一般都***用深度学习框架，而主流的深度学习框架tensorflow,pytorch都是用python写的，caffe也可以用python控制，两者因此也就有了联系。
这就给了很多奸商空子，打着深度学习的招牌教python,实际上教的东西跟深度学习半毛钱关系钱都没有。在此严重鄙视。
python深度学习（图像识别）的学习方法或者入门书籍有什么？
2000年以来，人工智能的研究、产品开发和创业项目如雨后春笋般出现，各大互联网公司和研究机构纷纷摩拳擦掌，希望在这个新领域领先，也吸引了越来越多的人进入人工智能行业。
我们发现，转行AI的人里主要有三类，一类是程序员出身，具有很好的工程经验，一类是统计学数学电子通信类出身，具有较为扎实的理论基础，还有一类既没有丰富的编程经验也没有扎实理论基础。
对于零基础小白，怎样快速入门深度学习呢？在这里精选了 5 本深度学习相关的书籍，帮助小白更好的入门。
1.《深度学习》（Deep Learning）
出自 Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛之手的《深度学习》（Deep Learning）不可不提。本书旨在成为一本教科书，用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。Goodfellow 等人的《深度学习》完全是理论性的书籍，而且没有代码，是深度学习人员必看书籍。
2.《深度学习图解》
探索深度学习教会你从头开始建立深度学习神经网络。经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask 将向你展示了深度学习背后的科学，所以你可以自己摸索并训练神经网络的每一个细节。只使用 Python 及其数学支持库 Numpy，就可以训练自己的神经网络，将文本翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作。
3.《Python 深度学习》
本书介绍了使用 Python 语言和强大的 Keras 库进行深入学习。这本书由 Keras 的创建者、谷歌人工智能研究员 Francois Chollet 撰写，通过直观的[_a***_]和实际的例子来巩固你的理解。你将在计算机视觉、自然语言处理和生成模型中探索具有挑战性的概念和实践。当你完成的时候，你将拥有知识和实际操作技能来将深度学习应用到你自己的项目中。
4.《神经网络和深度学习》
我也和你一样在进行python的深度学习，每天能学点，弄明白个小问题，我就知足。你想学的图像，应该和一个python的第三方库叫OPEN-cv有很大关系，可以网上找***来学习，都是成年人了，我不建议花钱报课来学习，估计网上的培训机构会骂我，我只想说，每个人都有自学能力，甭管你是去图书馆（免费），还是上网找免费网课，我提倡不花钱学技术，哪怕慢一些，学知识我感觉还是慢点，脚踏实地好一些，我们要的就是实惠，因为我也曾经花钱学过，学完后的感觉不值，自己的感觉，仅供参考，如果不想患得患失，就自力更生，自己解决学习困难。
最后把网上一段录制屏幕的源代码分享给你，我还在努力去测试成功。
祝你提前给它先搞明白，测试成功。
python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？
python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？
我个人认为大数据方向会更有前途。原因有两点，一是深度学习需要你的机器学习算法要有一定的功底，尤其是神经网络相关算法，而神经网络算法学起来很难。
二是算法岗位想要往上升，需要你在算法层面要有一定的影响力才行。比如发表知名论文、将算法应用到业务场景取得很大的提升。而大数据偏于工程类，工程类相对于算法类的工作内容，更容易进行提升和做出成绩。算法类需要你有很强的数学功底才行。你选择深度学习视觉方向，首先你接触到最多的机器学习算法应该是神经网络相关算法，什么卷积神经网络、神经元、激活函数、优化函数等等。之前我同事在做分享的时候，说实话，讲了很多关于神经网络的，我很多地方都没有听懂，这些点比较晦涩难懂。如果你喜欢偏向于工程类的工作，不建议你选择深度学习视觉方向。
同时，深度学习视觉方向，肯定也有很多名校高学历的同学和你一起竞争，尤其是互联网大厂的岗位，毕竟研究生以上做工程的很少，几乎都是算法。所以整体下来，这个岗位的竞争会非常激烈，可能你非常棒，最后还是输给了其他学历比你高的同学，比如博士。结合拿 Offer 的成功率来说，我也建议你选择大数据而不是深度学习。
大数据技术说实话，现在国内很多互联网公司都在使用，数据量大肯定要使用大数据技术来进行解决。使用大数据技术的公司多，那么需要大数据岗位的公司也就多，从而你的就业公司选择机会就多了起来。
大数据技术整体偏向于工程类，所以学习起来，不需要你有太深的数学功底就可以学习，不像机器学习算法，有个知识点你如果不懂的话，可能某个算法的公式推导你就不懂，最终你就不了解整个算法的原理。
大数据技术未来应该会有更多的突破点，像现在很多技术也已经开始兴起，比如人工智能、物联网、边缘计算等等。未来人类所产生的数据量会越来越多，我相信在未来，大数据技术会变得越来越创新。
我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞关注我，感谢。
我会持续大数据、数据库方面的内容，如果你有任何问题，也欢迎关注私信我，我会认真解答每一个问题。期待您的关注
两个都是非常好的发现方向，第一个需要更多的专业知识支持，偏向于研究；第二个也是时代所需，往这方面发展也不错，需要的技能没有第一个多，平常办公也会用的到，可以选择往这方面发展！
Python可以用哪些IED？
个人使用过的比较好的几个说一下vi，vscode，pycharm，pycharm是最专业的，vsc属于轻量化的，vi属于终端ide需要定制自己喜欢的功能和插件！一般来说不会局限于某一种ide建议熟悉一个其他的偶尔也能随手用
说句实话我第一次用Python的时候就是在记事本里面操作的，听起来是不是有点不敢相信？当然从严格意义上来说记事本并不是IDE..，言归正传，我给大家推荐推荐两个我经常用到的Python的IDE，希望对大家有用。
1.Sublime Text
自从用了Sublime Text之后瞬间觉得其他编辑器都弱爆了，Sublime Text是跨操作平台的一个非常轻量级的代码编辑器软件，整个软件只有几十M，但是功能却十分强大。只要你电脑里面装了Python，那么可以直接用Sublime Text运行你的Python代码。
当然其他大型编辑器的功能他也几乎都有，你只需要在插件列表里面搜索相应的插件进行安装就行了。Sublime Text支持的语言是非常多的，除了Python之外，它还支持SQL、C、Java等几乎你能想到的所有语言，心动了吗？
2.eclipse或者PyCharm
人工智能技术已经到了爆发期，因此越来越多的业内人士，甚至很多国内的知名大学也跟风开设了人工智能专业，学习人工智能技术自然Python是必须的，毕竟目前几乎所有的深度学习框架都是基于Python技术的。今天给大家推荐几款Python集成开发环境。
本文不会介绍Es和Vim的使用，毕竟对于大多数人来说，这两款神器学习成本太大了，你是来学习人工智能的，不是来学习怎么使用工具的，工具的作用就是尽可能减少你的学习成本，把时间都用在需要用的地方。
顺便给各位学习Python的同学提一句，如果你是刚开始学Python，就直接学Python3吧，Python2和Python3差异太大了，本质上可以算作是两门完全不一样的编程语言了，因此我强烈建议你直接开始Python3学习。
毫无疑问，IDLE是目前最为轻量级的Python开发环境之一，也是Python官方的集成开发环境，优点是轻量级、简单实用，对于一个初学者是完全没问题的。
最新版本的Python官方环境IDLE安装包仅仅只有30M不到，可以说是非常轻量级，安装包极小，更重要的是这款软件该有的都有，不需要的确实也一点都没有，没有任何花里胡哨的功能。
在遥远的布拉格，这一个被称为梦想之地的捷克圣殿，有一家焦作Jetbrians的公司，这是在美国之外的一个神奇，这家公司的两位创始人在用J***a做一个项目的时候，竟然发现没有一个J***a开发环境是能让他们满意的，于是他们就用J***a开发了一款J***a集成开发环境，也就是大名鼎鼎的IDEA，从此以后他们就在开发精良集成开发环境的路上一发而不可收拾，后来Google放弃了eclipse，而选择了IDEA作为Android studio开发环境的基础，就证明了这款产品有多么出色。
此后他们又开发了WebStorrm、PhpStorm、Clion、appCode等众多集成开发环境，当然也有今天要说的PyCharm，如果你熟悉这家公司的产品，基本上你的学习成本不会太高，不过既然是基于J***a开发的，你应该知道对内存消耗会比较大。
eclipse想必做J***a开发者都知道，已经算是如雷贯耳的一个名字了 ，如果说IDEA是J***a工程界的王者***，那么eclipse就是众多能够对IDEA形成威胁的唯一一个，他比小老弟IDEA历史要更悠久。
到此，以上就是小编对于深度学习python 版本的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习python 版本的5点解答对大家有用。
