用python進行深度學習的原因是什么-創(chuàng)新互聯(lián)

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用python進行深度學習的原因是：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，實現(xiàn)只要方便就行。

然而在性能方面，我拿python和C++做個比較。

C++的cpu效率是遠遠高于python的,這點大家都承認吧。不過python是一-門膠水語言,它可以

和任何語言結(jié)合，基于這個優(yōu)點，很多數(shù)據(jù)處理的python庫底層都是C++實現(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。

近年來機器學習最要是深度學習，而深度學習使用cuda gpu加速遠比cpu要快，而cuda 是C+ +寫

的。所以現(xiàn)在TensorLayer、theano 等深度學習庫都是python編程、底層c++.

而那些for循環(huán)的效率，在整體耗時里面完全可以忽略!

有的人就會說，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，寫出來的代碼效率絕對是個問題。

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