大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python 移动 深度学习的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python 移动 深度学习的解答,让我们一起看看吧。
python深度学习现在发展怎么样?
深度学习不是新词,但是要说发展,也还算是初有成果的阶段;
人工智能提出了很多年了,但是要说火起来还是近几年,同样,深度学习也是在人工智能上的一个延伸,目前发展也就起步,不过发展前景毋庸置疑,人工智能是未来发展的主要方向,是非常不错的;
说到处于起步阶段,所以现在能够尽快入行,那对以后的发展是非常有利的,所以有想法的话需要尽快的去学习了,目前中公优就业与中科院就有合作,有中科院的项目实战,有中科院的老师指导,这机会可以说不是那么容易得到的。
如何从***集开始构建深度学习的图像数据库?
我们可以利用微软的Bing图像搜索API来构建我们的深度学习图像数据集,微软的Bing图像搜索API是微软认知服务的一部分,用于将AI应用在视觉,语音,文本等的软件。下面我们将从零开始构建一个人脸识别数据集.
1、创建您的Cognitive Services帐户
点击下面的网页进入: 如截图中,要注册Bing图像搜索API,请单击“获取API密钥”按钮。 从那里您可以通过登录您的Microsoft,Facebook,LinkedIn或GitHub帐户进行注册(为了简单起见,我使用GitHub)。 完成注册过程后,您将在您的API页面看到类似于我的浏览器的页面:
2、使用Python构建深度学习数据集
2.1 阅读文档
如果您对 API如何工作或我们在发出搜索请求后如何使用API 有任何疑问,您应该参考这两个页面。
- Bing图像搜索API - Python QuickStart()
- Bing图像搜索API - API Feedback()
2.2 安装requests包
$ workon your_env_name
$ pip install requests
2.3 创建脚本文件SearchBingAPI.py来下载图像
最后我们可以通过使用一些find 计算每个查询下载的图像总数。
深度学习框架都有哪些?
作为资深玩家的我,前后使用了theano、caffe、tensoflow、pytorch、mxnet,完全凭自己的记忆和领悟回答一下这个问题:
深度学习框架有哪些:
深度学习框架作为算法工程师的必备工具,好比软件工程师的开发语言,前后至少有50多个,比较有名气的10来个,经过近10年的开发和发展,至今主要有两个框架,一个是google的tensorflow,一个是Facebook支持的pyTorch。有人喜欢拿keras和pytorch比,但事实上tensoflow完全支持keras。
如何选择
首先看你是什么群体,如果你是学生党,建议使用pytorch,因为你不需要太关心底层的实现,你只需要关注每个网络层的用法就行,最终把更多的时间用在模型网络优化和参数调整上面,这样Pytorch便于学生理解NN算法和快速实践。如果你是职业算法师,那我就建议tensorflow了,工作中基本上你对算法也熟悉了,更应该关注算法落地实现能力,比如,QPS性能、通信网络时延、网络结构优化、权重参数调优等等与计算机基础算法相关的工程能力。因为tensorflow本身就是先有工程需求再重构设计的,[_a***_]google大牛的理念还是很前沿的,这个可以参考theano的设计。
另外也要看你偏爱什么语言,虽然tensorflow和pytorch都有python接口调用,但tensorflow底层是c++写的,如果你很了解c++了,何必还去和只懂python的朋友争论哪个好用呢,果断是tensorflow啊,哦不,你应该两个都懂。
最后表明一下我的立场,我喜欢tensorflow,有问题随时骚扰。
到此,以上就是小编对于python 移动 深度学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python 移动 深度学习的3点解答对大家有用。