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這篇文章主要介紹用python進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的原因是什么，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

用python進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的原因是：1、python是解釋語(yǔ)言，寫程序很方便；2、python是膠水語(yǔ)言可以結(jié)合C++，使得寫出來(lái)的代碼可以達(dá)到C++的效率。

首先python是解釋語(yǔ)言，寫程序很方便，所以做研究的人喜歡用它。正如為什么很多做研究的人用

Matlab那樣。出成果才是研究者關(guān)心的事情，實(shí)現(xiàn)只要方便就行。

然而在性能方面，我拿python和C++做個(gè)比較。

C++的cpu效率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于python的,這點(diǎn)大家都承認(rèn)吧。不過(guò)python是一-門膠水語(yǔ)言,它可以

和任何語(yǔ)言結(jié)合，基于這個(gè)優(yōu)點(diǎn)，很多數(shù)據(jù)處理的python庫(kù)底層都是C++實(shí)現(xiàn)的，意思就是說(shuō):

你用python寫code,但效率是C+ +的。只有那些for 循環(huán)，還是用python的效率。

近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)最要是深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)使用cuda gpu加速遠(yuǎn)比cpu要快，而cuda 是C+ +寫

的。所以現(xiàn)在TensorLayer、theano 等深度學(xué)習(xí)庫(kù)都是python編程、底層c++.

而那些for循環(huán)的效率，在整體耗時(shí)里面完全可以忽略!

有的人就會(huì)說(shuō)，那為什么不直接用c++寫cuda?不是更快嗎?我想告訴大家，如果沒(méi)有多年的cuda

經(jīng)驗(yàn)，寫出來(lái)的代碼效率絕對(duì)是個(gè)問(wèn)題。

以上是用python進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的原因是什么的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道！

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