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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是解釋語言，寫程序很方便；2、python是膠水語言可以結(jié)合C++，使得寫出來的代碼可以達(dá)到C++的效率。
首先python是解釋語言，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python是一-門膠水語言,它可以
和任何語言結(jié)合，基于這個(gè)優(yōu)點(diǎn)，很多數(shù)據(jù)處理的python庫底層都是C++實(shí)現(xiàn)的，意思就是說:
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，那為什么不直接用c++寫cuda?不是更快嗎?我想告訴大家，如果沒有多年的cuda
經(jīng)驗(yàn)，寫出來的代碼效率絕對是個(gè)問題。
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)容對大家有幫助，更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！
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