pytorch和tensorflow哪个好,人工智能除了学Python，还要学什么？

pytorch和tensorflow哪个好,人工智能除了学Python，还要学什么？详细介绍

本文目录一览： 人工智能软件哪个好

人工智能软件众多，选择最好的取决于具体需求和使用场景。一些受欢迎的人工智能软件包括TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn和Keras。TensorFlow是一个强大的开源框架，适用于构建和训练深度学习模型，具有广泛的应用领域。PyTorch也是一个流行的开源框架，提供了动态计算图和易于使用的接口。Scikit-learn是一个适用于机器学习任务的简单且高效的库，提供了各种算法和工具。Keras是一个用户友好的深度学习库，可以与TensorFlow或Theano等后端进行集成。

人工智能用什么语言开发最好

人工智能用Python语言开发最好
Python非常适合人工智能，因为它具有强大的数据科学和机器学习能力。它的计算优雅和可读性使其成为数据科学家的首选，他们可以使用它来分析甚至大量复杂的数据集，而不必担心计算速度。
Python拥有大量与人工智能相关的软件包列表，例如PyBrain、NeuralTalk2和PyTorch。虽然TensorFlow现在比PyTorch使用更广泛，但由于其最近发布的所有独特功能，它的受欢迎程度可能会在几年内与PyTorch持平。
除了用于深度学习网络的GPU加速之外，这些还包括可变精度。最新版本还为您提供多设备支持。最终，Python比C++或Java更容易学习（因此受到初学者的青睐）。它也是专业人士使用的最流行的语言之一。
由于开发人员不断添加新库或升级现有库，因此它在开发方面并不落后于其他语言；通常，他们在从事专业项目的同时建立自己的公司，为公司带来一些优势。
将Python用于AI的好处
Python有许多可用的库，可以通过机器学习简化编程。如果您正在从事基于AI的项目，很可能已经有一个Python库可以满足您的需求。
如果您是一名新开发人员，那么您很有可能选择学习Python，因为它比大多数编程语言具有更简单的学习曲线。
它有一个强大的机器学习框架PyBrain，并拥有一个活跃的用户社区，可以提出问题并获得开发问题的帮助。
知识拓展：
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。
人工智能开发最好用的编程语言：Python
Python非常适合人工智能，因为它具有强大的数据科学和机器学习能力。它的计算优雅和可读性使其成为数据科学家的首选，他们可以使用它来分析甚至大量复杂的数据集，而不必担心计算速度。
Python拥有大量与人工智能相关的软件包列表，例如PyBrain、NeuralTalk2和PyTorch。虽然TensorFlow现在比PyTorch使用更广泛，但由于其最近发布的所有独特功能，它的受欢迎程度可能会在几年内与PyTorch持平。
除了用于深度学习网络的GPU加速之外，这些还包括可变精度。最新版本还为您提供多设备支持。最终，Python比C++或Java更容易学习（因此受到初学者的青睐）。它也是专业人士使用的最流行的语言之一。
python语言优点：
1、其简洁、易懂的特性深受初学者喜爱
简洁到什么地步呢？当你使用python时，你不用去仔细的考虑引用、对象、垃圾回收等伤脑筋的问题，你指需要关注你的算法逻辑本身就好。
同时python拥有良好的统计基础，例如numpy，scipy等工具包，让机器学习和人工智能的很多操作变的简单。例如对于矩阵的运算处理，在C++里面可能得写一大波操作才能实现一个矩阵的基础操作，而在python中可以直接调用numpy里面对应的接口来直接实现。
2、python跨平台、开源和社区
python基本上可以在任何一个平台上使用，且安装极为简单，这使得python面对任何一个用户都是开发的。
在社区上，python的社区建设相对其他语言来说较为成熟，开发者的活跃度较高。比如你想读取doc文件，直接导入docx包就可以了，你想写一个网页，直接调用flask就好了，你想跑分布式计算，直接运行pyspark就好了，这一切的社区的完善，帮助python成为数据科学中常用的语言。
小建议：
是python虽然很好用，但是使用久了，往往会让人对于数据本身或者系统本身的一些基础操作产生遗忘，所以还是建议从业人员可以多多使用C++来编写相关的人工只能程序，或者多对基础问题反问，巩固知识点。
人工智能开发最好用的编程语言：Python
在人工智能开发领域，Python是最受欢迎的编程语言之一。以下是一些原因，解释了为什么Python是开发人工智能的最佳选择：
1、易学易用
Python是一种易于学习、简洁且易于阅读的编程语言。与其他编程语言相比，Python的语法更加简洁，易于理解，这使得开发人员能够更快地编写代码并进行测试。此外，Python还拥有丰富的文档资源和社区支持，可以帮助新手快速掌握编程技巧。
2、强大的库和框架
Python拥有许多针对人工智能和机器学习的强大库和框架，例如TensorFlow、PyTorch和scikit-learn等。这些库和框架可以帮助开发人员快速构建和训练复杂的机器学习模型，并且提供了丰富的工具和算法来进行数据预处理、模型优化和模型评估等任务。
3、广泛的社区支持
Python社区是人工智能领域最大的开源社区之一。由于Python在人工智能领域的广泛应用，许多开发人员、数据科学家和研究者都积极地参与开源项目的开发和社区讨论，这为使用Python开发人工智能提供了强大的支持。
4、适用于各种应用场景
Python可以应用于各种人工智能应用场景，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。由于Python是一种通用编程语言，因此它可以与许多其他技术进行集成，例如Web开发、数据库管理和数据分析等。
综上所述，Python作为一种易学易用、功能强大的编程语言，成为了开发人工智能应用的理想选择。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，Python都可以为您的人工智能项目提供强大的支持。

TensorFlow vs PyTorch 4： 自动微分

使用反向传播法训练神经网络时，模型的参数依据损失函数与对应参数的梯度来调整，即：
自动微分 是机器学习工具包必备的工具，它可以自动计算整个计算图的微分。
PyTorch 内建了一个叫做 torch.autograd 的自动微分引擎，该引擎支持的数据类型为：浮点数Tensor类型 ( half, float, double and bfloat16) 和复数Tensor 类型(cfloat, cdouble)
PyTorch 中与自动微分相关的常用的Tensor属性和函数：
TensorFlow 通过 tf.GradientTape API来自动追踪和计算微分，GradientTape，翻译为微分带，Tape有点儿历史上磁带机的味道，即在Tape上记录下所有的计算和计算结果。 tf.GradientTape 在tf.Variable而非tf.Tensor上计算，因为在TensorFlow中，tf.Tensor为不可变对象，tf.Variable为可变对象；通常 用tf.Variable来存储模型参数 。 tf.Variable 有一个trainable属性，该属性tf.Tensor没有，类似PyTorch Tensor的requires_grad, 即告知自动微分引擎是否追踪该tf.Variable，并自动计算该tf.Variable的微分。 范例：
从上述可以看到，TensorFlow的自动微分实现方式与PyTorch大不相同，而且 没有把参数和参数的微信封装成一个对象，这点非常不User-Friendly，或者说封装的不好 ！ 为了方便实现模型，模型的参数，与模型参数的微分，TensorFlow又提供了另外一套机制： 模型的微分(Gradients with respect to a model) , 意思是：TensorFlow开发团队也知道了用tf.Variable实现模型参数，然后用tape.gradient()方法计算微分，tf.Variable和它对应的微分是分离的，是没有封装好的，这种方式对开发者不友好，所以，TensorFlow开发者团队对于构建模型的基础类： tf.Module 或者它的子类 ( layers.Layer , keras.Model )，提供了一个 Module.trainable_variables 的属性，该属性把模型参数都封装好了，使用起来比较方便。不过对应微分还是没封装，坚持自己的个性...对于我们开发者，还是选择遵循... 范例：
参考资料：

parl和pytorch区别

1. pytorch和tensorflow的运算差异

首先要搞清楚 pytorch和tensorflow之间的不同点就要知道两者在运算模式上的差异，前者是一个动态的框架，所谓动态框架，就是说在运算过程中，会根据不同的数值，按照最优方式进行合理安排。而相对来说后者属于静态框架，所谓静态框架，就是只需要建构一个tensorflow的计算图，然后才能够将不同的数据输入进去，进行运算，这世界上就带来了一个非常严重的问题，那就是计算的流程处于固定状态，这种不灵活的运算方式，必然会导致在结算结果上效率比较低下。从运算过程的区别来看，pytorch的优势比较明显。

2. pytorch和tensorflow的使用对象

这两种程序操作虽然能够得到同样的结果，但是由于不同的运算过程，会导致在程序应用的过程中有不同的难点，Pytorch，相对来说更能够在短时间内建立结果和方案更适合于计算机程序爱好者或者是小规模项目，包括研究人员。而tensorflow则更适合在大范围内进行操作，尤其是对于跨台或者是在实现嵌入式部署的时候更具优势。所以如果不知道应该选择使用pytorch还是tensorflow，必须对自己的目标和预期效果做以评判。

人工智能除了学Python，还要学什么？

python学习只是人工智能的其中一部分
还有高等数学，概率论-》机器学习-》深度学习-》各种算法实战
想学习人工智能，光靠纸上谈兵是不行的，通过上面的学习路线学完，最好还要到人工智能企业里实战才行
交大人工智能中心就是直接在跟交大成立人工智能研究院的企业内部实习学习
我有个朋友就在交大人工智能中心那边学，全流程企业内部学，还可以在企业里面实习
人工智能是一个非常大的研究领域，大的研究方向涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学。开设的课程有高等数学、线性代数、概率和数理统计，认知心理学、认知机器人、一门计算机语言和算法，你要学习统计学于机器学习，没有一定的算法基础，你很难精通计算机视觉，也许你很快就上手，很快就可以了解与搭建神经网络，但是你也仅仅如此而已，你也只能自己学着玩玩而已，就业公司根本不会要你。你要学会搭建神经网络的框架，一般网上有很多，但是最流行的就是了两种框架pytorch 和 tensorflow，pytorch框架面向研究，但是工业上，最流行的还是tensorflow。tensorflow框架分为两个版本，：Python环境搭建与其基础语法的学习，熟悉列表元组等基础概念与python函数的形式，Python的IO操作，Python中类的使用介绍，python使用实例讲解机器学习领域的经典算法、模型及实现的任务等，同时学习搭建和配置机器学习环境，并学会用线性回归解决一个实际问题。千锋教育拥有多年Python培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，拥有国内一体化教学管理及学员服务，助力更多学员实现高薪梦想。

我想买一台电脑，用于计算机网络空间安全专业深度学习，求告知适合我的笔记本电脑合适的配置，蟹蟹？

你好！针对计算机网络空间安全专业深度学习，需要一台配置较高的笔记本电脑来满足你的需求。以下是一些适合的配置建议：
1. 处理器（CPU）：选择一款高性能的多核心处理器，比如英特尔的i7 或者 AMD 的Ryzen 7 系列处理器。这样可以提供足够的计算能力来处理深度学习任务。
2. 内存（RAM）：推荐选择至少 16GB 的内存。深度学习任务对内存的要求较高，适当增加内存容量可以提高计算效率和模型训练速度。
3. 显卡（GPU）：对于深度学习任务，强烈推荐选择一款高性能的独立显卡。NVIDIA 的 GTX 或 RTX 系列显卡都是不错的选择，其中 RTX 系列的显卡还支持人工智能计算功能，可以加速深度学习模型的训练过程。
4. 存储（存储器）：选择一个较大的固态硬盘（SSD）作为系统盘和主要存储器。SSD 具有更快的读写速度，可以提供更快的数据载入和模型训练速度。
5. 操作系统：在选择操作系统时，可以考虑使用Linux 发行版，比如 Ubuntu 或者 CentOS。这些操作系统都对深度学习框架提供了很好的支持，例如 TensorFlow 和 PyTorch。
此外，为了更好的使用深度学习模型，还可以考虑配备一块高分辨率的显示屏，以及一个舒适的键盘和触控板。
希望以上建议能帮到你，如果还有其他问题，请随时告诉我！

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。

pytorch是什么

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
1、发展历史：
PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，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。
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算，包含自动求导系统的深度神经网络。
2、优点：
PyTorch是相当简洁且高效快速的框架，设计追求最少的封装，设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法。与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新。PyTorch作者亲自维护的论坛，供用户交流和求教问题，且入门简单。
研究人员研究PyTorch原因：
1、简单：
它与 numpy 类似，很有 python 风格可以很容易地与其他风格相匹配 Python 集成生态系统。例如，你可以在那里 PyTorch 简单地插入模型中的任何地方 pdb 可以使用断点。Tensorflow 调试模型需要有效的时间，而且要复杂得多。
2、是一个很棒的 API：
与 TensorFlow 的 API 大多数研究人员更喜欢它，而不是 PyTorch 的 API。一方面是因为 PyTorch 另一方面，设计更好， TensorFlow 多次切换 API(例如“图层”->“超薄”->“估算器”->“ tf.keras与“智障”相比，操作要多得多。
3、性能较好：
尽管事实上 PyTorch 优化动态图的机会更少，但有很多传言说 PyTorch 速度甚至比 TensorFlow。目前还不清楚这是否真的成立，但至少，TensorFlow 在这一领域没有决定性的优势。