pytorch教程,PyTorch和TensorFlow哪个好用？

pytorch教程,PyTorch和TensorFlow哪个好用？详细介绍

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直接使用import torch即可查看是否安装成功，你可以参考pytorch中文网的安装教程
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一文搞懂PyTorch与CUDA那些事

许多同学误以为PyTorch和TensorFlow一样，运行时需要本机环境内的CUDA和CuDNN支持，但其实在一台没有安装CUDA的环境中按照官网的指南安装PyTorch也是可以正常在GPU上运行的。那么安装GPU版本的PyTorch需要什么？答案是：GPU和驱动。
我们看一下官网给出的 安装教程 ：
在选择不同CUDA版本时，PyTorch版本号尾部会出现 cuxxx 的字样，也就是说，PyTorch在安装时会自动安装所需的CUDA运行库，用户只需要保持PyTorch版本（包含其内部的CUDA版本）、Nvidia驱动版本和GPU型号相匹配。
CUDA版本与驱动版本对应关系见下图：
通常情况下，只要驱动满足要求，并且PyTorch官方有预编译相应的CUDA版本，直接安装对应版本的PyTorch即可。
注意：安培（Ampere）架构GPU只支持CUDA11.0即以上版本，PyTorch官方只有1.7及以上版本才有预编译CUDA11，因此建议使用安培架构GPU的同学使用PyTorch1.7及以上版本

怎样用python实现深度学习

Python使用Tensorflow读取CSV数据训练DNN深度学习模型
基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

如何用python表示三角函数

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Python入门之三角函数sin()函数实例详解
发布时间：2017-11-08 10:28:02 投稿：mengwei
这篇文章主要介绍了Python入门之三角函数sin()函数实例详解，分享了相关实例，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。
描述
sin()返回的x弧度的正弦值。
语法
以下是sin()方法的语法:
importmath
math.sin(x)
注意：sin()是不能直接访问的，需要导入math模块，然后通过math静态对象调用该方法。
参数
x--一个数值。
返回值
返回的x弧度的正弦值，数值在-1到1之间。
实例
以下展示了使用sin()方法的实例：
#!/usr/bin/python
import math
print "sin(3) : ", math.sin(3)
print "sin(-3) : ", math.sin(-3)
print "sin(0) : ", math.sin(0)
print "sin(math.pi) : ", math.sin(math.pi)
print "sin(math.pi/2) : ", math.sin(math.pi/2)
以上实例运行后输出结果为：
sin(3) : 0.13800
sin(-3) : -0.13800
sin(0) : 0.0
sin(math.pi) : 1.22460635382e-16
sin(math.pi/2) : 1
总结
以上就是本文关于Python入门之三角函数sin()函数实例详解的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：python正则表达式re之compile函数解析、Python中enumerate函数代码解析、简单了解Python中的几种函数等，有什么问题可以随时留言，小编会及时回复大家的。感谢朋友们对本站的支持！
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an=math.sin(ac) 追问： 不行啊出了这个东东
import mathif __name__ == '__main__':
ac=0.5//定义ac为0.5。
an=math.asin(ac)//算ac的反三角函数。输出为0.5235...为比。 除以PI.乘以360就是角度了。
Python编码下面的三角函数包括以下种类：acos(x)//返回x的反余弦弧度值。asin(x)//返回x的反正弦弧度值。atan(x)//返回x的反正切弧度值。atan2(y,x)//返回给定的X及Y坐标值的反正切值。cos(x)//返回x的弧度的余弦值。hypot(x,y
Python编码下面的三角函数包括以下种类：acos(x)//返回x的反余弦弧度值。asin(x)//返回x的反正弦弧度值。atan(x)//返回x的反正切弧度值。atan2(y,x)//返回给定的X及Y坐标值的反正切值。cos(x)//返回x的弧度的余弦值。hypot
import mathif __name__ == '__main__':
ac=0.5//定义ac为0.5。
an=math.asin(ac)//算ac的反三角函数。输出为0.5235...为比。 除以PI.乘以360就是角度了。
Python 3.6.1 (default, Sep 7 2017, 16:36:03) [GCC 6.3.0 20170406] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> from math import sin>>> from math import pi>>> sin(30*pi/180)0.49999999999999994
Python编码下面的三角函数包括以下种类：acos(x)//返回x的反余弦弧度值。asin(x)//返回x的反正弦弧度值。atan(x)//返回x的反正切弧度值。atan2(y,x)//返回给定的X及Y坐标值的反正切值。cos(x)//返回x的弧度的余弦值。hypot(x,y
描述
sin()返回的x弧度的正弦值。
语法
以下是sin()方法的语法:
importmath
math.sin(x)
注意：sin()是不能直接访问的，需要导入math模块，然后通过math静态对象调用该方法。
参数
x--一个数值。
返回值
返回的x弧度的正弦值，数值在-1到1之间。
实例
以下展示了使用sin()方法的实例：
#!/usr/bin/python
import math
print "sin(3) : ", math.sin(3)
print "sin(-3) : ", math.sin(-3)
print "sin(0) : ", math.sin(0)
print "sin(math.pi) : ", math.sin(math.pi)
print "sin(math.pi/2) : ", math.sin(math.pi/2)
以上实例运行后输出结果为：
sin(3) : 0.13800
sin(-3) : -0.13800
sin(0) : 0.0
sin(math.pi) : 1.22460635382e-16
sin(math.pi/2) : 1
总结
以上就是本文关于Python入门之三角函数sin()函数实例详解的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：python正则表达式re之compile函数解析、Python中enumerate函数代码解析、简单了解Python中的几种函数等，有什么问题可以随时留言，小编会及时回复大家的。感谢朋友们对本站的支持！

什么时候才能让PyTorch更像Python？

明敏 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
到底是怎样的一个bug，能让95%的Pytorch库中招，就连特斯拉AI总监深受困扰？
还别说，这个bug虽小，但有够“狡猾”的。
这就是最近Reddit上热议的一个话题，是一位网友在使用再平常不过的Pytorch+Numpy组合时发现。
最主要的是，在代码能够跑通的情况下，它甚至还会影响模型的准确率！
除此之外，网友热议的另外一个点，竟然是：
而是它到底算不算一个bug？
这究竟是怎么一回事？
事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NumPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。
他还举出例子证实了自己的说法。
如下是一个示例数据集，它会返回三个元素的随机向量。这里采用的批量大小分别为2，工作进程为4个。
然后神奇的事情发生了：每个进程返回的随机数都是一样的。
这个结果会着实让人有点一头雾水，就好像数学应用题求小明走一段路程需要花费多少时间，而你却算出来了负数。
发现了问题后，这位网友还在GitHub上下载了超过10万个PyTorch库，用同样的方法产生随机数。
结果更加令人震惊：居然有超过95%的库都受到这个问题的困扰！
这其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代码，连特斯拉AI总监Karpathy也承认自己“被坑过”！
但有一说一，这个bug想要解决也不难：只需要在每个epoch都重新设置seed，或者用python内置的随机数生成器就可以避免这个问题。
到底是不是bug？
如果这个问题已经可以解决，为什么还会引起如此大的讨论呢？
因为网友们的重点已经上升到了“哲学”层面：
这到底是不是一个bug？
在Reddit上有人认为：这不是一个bug。
虽然这个问题非常常见，但它并不算是一个bug，而是一个在调试时不可以忽略的点。
就是这个观点，激起了千层浪花，许多人都认为他忽略了问题的关键所在。
这不是产生伪随机数的问题，也不是numpy的问题，问题的核心是在于PyTorch中的DataLoader的实现
对于包含随机转换的数据加载pipeline，这意味着每个worker都将选择“相同”的转换。而现在NN中的许多数据加载pipeline，都使用某种类型的随机转换来进行数据增强，所以不重新初始化可能是一个预设。
另一位网友也表示这个bug其实是在预设程序下运行才出现的，应该向更多用户指出来。
并且95%以上的Pytorch库受此困扰，也绝不是危言耸听。
有人就分享出了自己此前的惨痛经历：
我认识到这一点是之前跑了许多进程来创建数据集时，然而发现其中一半的数据是重复的，之后花了很长的时间才发现哪里出了问题。
也有用户补充说，如果 95% 以上的用户使用时出现错误，那么代码就是错的。
顺便一提，这提供了Karpathy定律的另一个例子：即使你搞砸了一些非常基本代码，“neural nets want to work”。
你有踩过PyTorch的坑吗？
如上的bug并不是偶然，随着用PyTorch的人越来越多，被发现的bug也就越来越多，某乎上还有PyTorch的坑之总结，被浏览量高达49w。
其中从向量、函数到model.train()，无论是真bug还是自己出了bug，大家的血泪史还真的是各有千秋。
所以，关于PyTorch你可以分享的经验血泪史吗？
欢迎评论区留言讨论～
参考链接：
[1]https://tanelp.github.io/posts/a-bug-that-plagues-thousands-of-open-source-ml-projects/
[2]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/mocpgj/p_using_pytorch_numpy_a_bug_that_plagues/
[3]https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/866488638
— 完 —
PyTorch已经被设计成与Python紧密集成的深度学习库。要想让PyTorch更像Python，可以通过以下方式：
1. 更Pythonic的API：PyTorch可以进一步改进其API，使其更符合Python的惯例和习惯。这可能包括更简洁的函数和方法命名，更丰富的文档和示例，以及更易于阅读和构建的代码结构。
2. 更好的错误处理和异常机制：PyTorch可以提供更准确和有用的错误消息，以帮助开发者更轻松地调试和解决问题。
3. 更广泛的集成和协作：PyTorch可以更好地与其他Python库和工具集成，例如numpy、scikit-learn和matplotlib。此外，PyTorch还可以更好地支持多种硬件设备和分布式计算。
4. 更高效的性能和资源管理：PyTorch可以通过优化内存管理、自动并行化和性能调优来提高运行速度和资源利用率。
PyTorch已经在不断改进和发展，以使其更像Python。随着时间的推移，可以预期PyTorch会进一步演变和改进，以更好地满足Python开发者的需求和期望。

PyTorch和TensorFlow哪个好用？

PyTorch和TensorFlow都很好，各有千秋。
PyTorch和TensorFlow是目前最主流的两个深度学习框架，绝大多数研究者会选择PyTorch或者TensorFlow进行深度学习的入门学习。图1展示了近两年来几个主流深度学习框架的Google指数，其中PyTorch和TensorFlow的热度不相上下，均遥遥领先于其他框架。
Tensorflow的社区比PyTorch大得多。这意味着更容易找到学习Tensorflow的资源，也更容易找到问题的解决方案。另外，小普还注意到，许多教程和MOOC都涵盖了Tensorflow，这是因为与Tensorflow相比，PyTorch是一个相对较新的框架。所以，在资源方面，我们就可以找到比PyTorch多得多的关于Tensorflow的内容。
PyTorch和TensorFlow的功能
TensorFlow是由Google开发的，是一个功能强大、灵活性高的框架，广泛应用于工业界和学术界。TensorFlow支持各种操作系统和设备，支持分布式计算、多GPU计算等，具有很好的可扩展性和高效性。同时，TensorFlow的文档和教程比较全面，有很多优秀的社区支持和工具包，使用广泛。
而PyTorch是由Facebook开发的，是一个易于使用、动态计算图的框架，支持GPU加速和自动求导，因此在研究和实验中受到欢迎。PyTorch的文档简单明了，易于上手，对于初学者来说比较友好，同时支持Python语言，便于快速原型设计和实验。

苹果ios 14怎么将小组件拖到桌面

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苹果手机怎么添加主屏小组件？iOS14小组件添加教程
发布时间：2020-07-16 15:01:29 作者：搞机名堂
iOS 14 是苹果最新在2020年推出的一代手机系统。在 iOS 14 中迎来了很多新功能，其中一个最为引人注意的就是主屏小组件功能。比如我们可以把电池小组件，健康小组件，天气小组件等都添加到主屏上。有的朋友可能不知道如何添加。在这里简单介绍一下具体的操作方法，希望可以帮到你。
「1」主屏添加小组件
首先在主屏上长按任意一个应用图标，随后再点击「编辑主屏幕」选项，如图所示。
进入主屏编辑模式以后，接下来请点击屏幕左上角的“+”按钮继续，如图所示。
随后会弹出小组件列表，可以在里面选择自己想要添加的小组件。如图所示，在这里以添加一个天气小组件为例。
接着会让我们选择小组件在主屏上呈现的样式，左右滑动可以选择不同样式。好了以后请点击「添加小组件」按钮继续。
随后可以看到主屏上已经出现了天气小组件，如图所示。
同样的，如果你想要移除主屏上的小组件，先长按小组件，然后再选择“移除小组件”就可以了。
「2」在负一屏添加小组件
除了可以在主屏上添加小组件外，在负一屏也是可以添加小组件的。在主屏第一页向滑动来到负一屏。
同样的，可通过长按任意组件图标进行编辑。
还是点击屏幕左上角的“+”按钮，就可以添加其他小组件了。
与此前操作方法一样，在小组件列表中选择想要添加的组件。
总的说来，在苹果 iOS 14 上添加桌面小组件的方法还是比较简单的。你可以根据自己的喜好和需要，在主屏添加想要的小组件。有人说苹果手机是越来越向安卓看齐了，但不管怎么说，无论是苹果也好，安卓也罢，只要是好的东西大家都可以用。
到此这篇关于苹果手机怎么添加主屏小组件？iOS14小组件添加教程的文章就介绍到这了,更多相关苹果手机添加主屏小组件内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持脚本之家！
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1、在手机升级到iOS14系统之后，就可以拥有小组件功能
2、长按手机空白处位置，就可以进入到编辑界面
3、点击左上方的加号图标，选择需要添加的小组件
4、滑动选择需要使用的样式，选择下方的添加选项
5、小组件就会出现在桌面上，也可以移动小组件的位置，最后在点击【完成】按钮，就可以设置好了
6、如果想要关闭小组件的话，长按桌面的图标，在弹出的菜单栏中选择【编辑主屏幕】，然后点击小组件上的删除按钮即可
ios14添加到桌面小组件的详细教程
1、打开苹果手机桌面，长按手机的空白区域。
2、长按进入编辑界面后，点击左上方的加号图标。
3、选择需要添加的小组件，滑动选择需要使用的样式，选择下方的添加选项。
4、然后小组件就会出现在桌面上，也可以移动小组件的位置。
直接按住小组件托到主屏幕就可以了
直接在最左侧栏里拉出来就可以了
苹果ios14小组件怎么添加到桌面上
首先需要把手机升级到iOS14系统，打开手机，长按手机的空白区域，会出现编辑界面，大家点击界面左上角的【+】号，之后选择你想要添加的小组件，然后左右滑动选择你想要用的样式，选择好后点击界面下方的添加【Add Widget】。
添加完成后，手机桌面上就会显示小组件了，还可以对小组件的位置进行调整，点击界面右上角的【完成】即可。完成后，大家就可以在桌面上使用这个组件了。
ios14系统更新了不少全新功能，主屏幕支持添加小组件了，大家可以选择不同应用，不同尺寸的组件，将其添加到手机主屏幕上，穿插在应用图标种，大家直接在桌面上就可以获取天气，日期，新闻资讯等信息，提高了屏幕的可自定义程度。
除了添加小组件外，ios14还上线了APP资源库，可以自动帮你分门别类整理软件。大家打开手机，将屏幕向左滑到最后一页，就可以看到APP资源库页面了，大家可以根据归纳的文件夹选择应用，也可以在顶部的搜索框直接搜索想要找的应用。
以上就是iphone主屏幕添加小组件的内容，希望能够对大家有所帮助哦，此外欢迎大家继续关注最火软件站获取更多优质内容！
iOS14小组件怎么添加到桌面？
1、首先要将苹果iPhone手机升级到iOS14系统以上，才拥有这个功能
2、长按手机任意空白处，不要按到图标即可
3、长按空白处之后，会在屏幕的左上角出现一个“+”号图标
4、点击这个“+”号图标之后就可以看到当前可以用的小组件，当然你也可以搜索小组件，快速找到想要使用的
5、点击需要添加的小组件之后，在底部会出现一个添加确定按钮
6、之后这个小组件就会出现在屏幕上，最后一步是点击右上角的“完成”，这样小组件添加到桌面就全部完成。
以上就是小编整理的关于iOS14小组件怎么添加到桌面的全部内容。

torch支持python吗

PyTorch 是 Torch7 团队开发的，从它的名字就可以看出，其与 Torch 的不同之处在于 PyTorch 使用了 Python 作为开发语言。
所谓“Python first”，同样说明它是一个以Python 优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU 加速，同时还支持动态神经网络，这是现在很多主流框架比如Tensorflow 等都不支持的。
PyTorch 既可以看做加入了GPU 支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络，除了Facebook 之外，它还已经被Twitter、CMU 和Salesforce 等机构采用。
相关推荐：《Python教程》
为何要使用PyTorch
面对如此多的深度学习框架，我们为何要选择PyTorch 呢？Tensorflow 不是深度学习框架默认的老大吗，为什么不直接选择Tensorflow 而是要选择PyTorch 呢？下面分4个方面来介绍为何要使用PyTorch。
（1）掌握一个框架并不能一劳永逸，现在深度学习并没有谁拥有绝对的垄断地位，就算是Google 也没有，所以只学习Tensorflow 并不够。同时现在的研究者使用各个框架的都有，如果你要去看他们实现的代码，至少也需要了解他们使用的框架，所以多学一个框架，以备不时之需。
（2）Tensorflow 与Caffe 都是命令式的编程语言，而且是静态的，首先必须构建一个神经网络，然后一次又一次使用同样的结构，如果想要改变网络的结构，就必须从头开始。但是对于PyTorch，通过一种反向自动求导的技术，可以让你零延迟地任意改变神经网络的行为，尽管这项技术不是PyTorch 独有，但目前为止它实现是最快的，能够为你任何疯狂想法的实现获得最高的速度和最佳的灵活性，这也是PyTorch 对比Tensorflow 最大的优势。
（3）PyTorch 的设计思路是线性、直观且易于使用的，当你执行一行代码时，它会忠实地执行，并没有异步的世界观，所以当你的代码出现Bug 的时候，可以通过这些信息轻松快捷地找到出错的代码，不会让你在Debug 的时候因为错误的指向或者异步和不透明的引擎浪费太多的时间。
（4）PyTorch 的代码相对于Tensorflow 而言，更加简洁直观，同时对于Tensorflow高度工业化的很难看懂的底层代码，PyTorch 的源代码就要友好得多，更容易看懂。深入API，理解PyTorch 底层肯定是一件令人高兴的事。一个底层架构能够看懂的框架，你对其的理解会更深。
最后，我们简要总结一下PyTorch 的特点：
·支持GPU；
·动态神经网络；
·Python 优先；
·命令式体验；
·轻松扩展。
拥有着如此多优点的.PyTorch 也有着它的缺点,因为这款框架比较新，所以使用的人也就比较少，这也就使得它的社区没有那么强大，但是PyTorch 提供了一个官方的论坛，大多数碰到的问题都可以去里面搜索，里面的答案一般都是由作者或者其他PyTorch 使用者提供的，论坛的更新也特别频繁，同时也可以去Github 上面提Issue，一般很快就会得到开发者的回应，也算是一定程度上解决了社区的问题。

什么叫做深度学习框架，其作用是什么

目前是人工智能的时代，国内外像Google、微软、FaceBook、百度和华为等巨头公司纷纷投入较大的资源进行深度学习框架的研发和应用的拓展。表1列出了github上流行的深度学习框架的星数。
表1 github上流行的深度学习框架的星数
下面有侧重地介绍一下上表中列出的一些深度学习框架。
(一)TensorFlow
TensorFlow是用C++语言开发的，支持C、Java、Python等多种语言的调用，目前主流的方式通常会使用Python语言来驱动应用。这一特点也是其能够广受欢迎的原因。利用C++语言开发可以保证其运行效率，Python作为上层应用语言，可以为研究人员节省大量的开发时间。
TensorFlow相对于其他框架有如下特点。
1、灵活
TensorFlow与CNTK、MXNET、Theano同属于符号计算构架，允许用户在不需要使用低级语言(如在Caffe中)实现的情况下，开发出新的复杂层类型。基于图运算是其基本特点，通过图上的节点变量可以控制训练中各个环节的变量，尤其在需要对底层操作时，TensorFlow要比其他框架更容易。当然它也有缺点，灵活的操作会增加使用复杂度，从而在一定程度上增加了学习成本。
2、便捷、通用
作为主流的框架，TensorFlow生成的模型，具有便捷、通用的特点，可以满足更多使用者的需求。TensorFlow可以适用于Mac、Linux、Windows系统上开发。其编译好的模型几乎适用于当今所有的平台系统，并提满足“开箱即用”的模型使用理念，使模型应用起来更简单。
3、成熟
由于TensorFlow被使用的情况最多，所以其框架的成熟度绝对是第一的。在Google的白皮书上写道，Google内部有大量的产品几乎都用到了TensorFlow，如搜索排序、语音识别、谷歌相册和自然语言处理等。有这么多在该框架上的成功案例，先不说能够提供多少经验技巧，至少可以确保学习者在研究的道路上，遇到挫折时不会怀疑是框架的问题。
4、超强的运算性能
虽然TensorFlow在大型计算机集群的并行处理中，运算性能仅略低于CNTK，但是，其在个人机器使用场景下，会根据机器的配置自动选择CPU或GPU来运算，这方面做得更加友好与智能化。
(二)Caffe
当年深度学习的老大。最初是一个强大的图像分类框架，是最容易测试评估性能的标准深度学习框架，并且提供很多预训练模型，尤其该模型的复用价值在其他框架的学习中都会出现，大大提升了现有模型的训练时间。但是现在的Caffe似乎停滞不前，没有更新。尽管Caffe又重新崛起，从架构上看更像是TensorFlow，而且与原来的Caffe也不在一个工程里，可以独立成一个框架来看待，与原Caffe关系不大。
(三)CNTK
CNTK是一个微软开发的深度学习软件包，以速度快著称，有其独有的神经网络配置语言Brain Script，大大降低了学习门槛。有微软作为后盾，CNTK成为了最具有潜力与Tensor Flow争夺天下的框架。但目前其成熟度要比TensorFlow差太多，即便是发行的版本也会有大大小小的bug。与其他框架一样，CNTK具有文档资料不足的特点。但其与Visual Studio的天生耦合，以及其特定的MS编程风格，使得熟悉Visual Studio工具的小伙伴们从代码角度极易上手。另外，CNTK目前还不支持Mac操作系统。
关于深度学习的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。
深度学习框架也就像Caffe、tensorflow这些帮助你进行深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要import caffe。
作一个简单的比喻，一套深度学习框架就是这个品牌的一套积木，各个组件就是某个模型或算法的一部分，你可以自己设计如何使用积木去堆砌符合你数据集的积木。
好处是你不必重复造轮子，模型也就是积木，是给你的，你可以直接组装，但不同的组装方式，也就是不同的数据集则取决于你。
深度学习框架的出现降低了入门的门槛，你不需要从复杂的神经网络开始编代码，你可以依据需要，使用已有的模型，模型的参数你自己训练得到，你也可以在已有模型的基础上增加自己的layer，或者是在顶端选择自己需要的分类器。
当然也正因如此，没有什么框架是完美的，就像一套积木里可能没有你需要的那一种积木，所以不同的框架适用的领域不完全一致。
深度学习框架是一种为了深度学习开发而生的工具，库和预训练模型等资源的总和。有了这种框架，看似复杂神秘的深度学习模型开发被大大简化，成为AI开发者的必用利器。
目前，TensorFlow和PyTorch明显领先，其他框架势微。如下图所示，基于TensorFlow和PyTorch的开源项目，明显领先其它框架。注：Keras不算完整的AI框架，另外KerasAPI已经成为TF2.0的高层API。
TensorFlow 是市场需求最多，也是增长最快的框架，它的领先地位不会在短期内被颠覆。 PyTorch 也在迅速发展，尤其在学术界，越来越多的论文代码基于PyTorch。它在工作列表中的大量增加证明了其使用和需求的增加。
TensorFlow和PyTorch两种框架未来相当时间内会趋同共存。现在PyTorch的在学术界广泛采用；而TensorFlow依赖强大的部署能力，是应用首选。未来TensorFlow2.0大大提高易用性（集成Keras，支持动态库EagerExecution等）; PyTorch也在利用ONNX提高部署能力。TensorFlow和PyTorch会越来越趋同。
TensorFlow和PyTorch已是未来几年最主流的深度学习框架。围绕这两种框架的软，硬件，和开发者生态将会迅猛发展，新框架越来越难以成长，其他框架差距越来越大。

自学人工智能需要学那些专业知识

人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。
人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。
机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
我本身其实也是自己研究。如果有说的不全面的地方请见谅。
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
需要数学基础：
高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。
需要算法的积累：
人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：
比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
一、人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。
1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了。第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
2.机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。
3.机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
二、学习人工智能AI需要下列最基础的知识：
1.需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
2.需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
3.需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
首先学：编程语言Java、Python任选，如果将来走大数据方向学Java，如果走人工智能方向学Python，其次复习大学数学：高数、线性代数、概率论与数理统计、离散数学（如果不深入研究数据结构、算法可以先不学），最后如果研究人工智能方向的同学需要学习Python的企业框架、Python计算机编程语言领域+数学领域结合成的互联网领域的人工智能（在数学领域中的人工智能也叫数据科学，如果过程相近只是领域不同，需要解决的问题领域不同），其次如果将来研究大数据方向，这时就需要研究Hadoop生态圈的企业常用技术了（基础+企业框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等数据分析、数据挖掘，而最终大数据和人工智能两个大的方向都能走向或者实现当今互联网的人工智能
需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。