怎样用python实现深度学习

1. 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

2. 为什么深度学习用python

用python进行深度学习的原因是：1、python是解释语言，写程序很方便；2、python是胶水语言可以结合C++，使得写出来的代码可以达到C++的效率。
首先python是解释语言，写程序很方便，所以做研究的人喜欢用它。正如为什么很多做研究的人用
Matlab那样。出成果才是研究者关心的事情，实现只要方便就行。
然而在性能方面，我拿python和C++做个比较。
C++的cpu效率是远远高于python的,这点大家都承认吧。不过python是一-门胶水语言,它可以
和任何语言结合，基于这个优点，很多数据处理的python库底层都是C++实现的，意思就是说:
你用python写code,但效率是C+ +的。只有那些for 循环，还是用python的效率。
近年来机器学习最要是深度学习，而深度学习使用cuda gpu加速远比cpu要快，而cuda 是C+ +写
的。所以现在TensorLayer、theano 等深度学习库都是python编程、底层c++.
而那些for循环的效率，在整体耗时里面完全可以忽略!
有的人就会说，那为什么不直接用c++写cuda?不是更快吗?我想告诉大家，如果没有多年的cuda
经验，写出来的代码效率绝对是个问题。
推荐课程：Python机器学习(Mooc礼欣、嵩天教授)

3. Python的深度学习框架有哪些？

中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：
第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍
深度学习的最新应用成果
单层/深度学习与机器学习
人工智能的关系及发展简
第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战
梯度下降优化方法
前馈神经网络的基本结构和训练过程
反向传播算法
TensorFlow开发环境安装
“计算图”编程模型
深度学习中图像识别的操作原理
第三阶段循环神经网络原理及项目实战
语言模型及词嵌入
词嵌入的学习过程
循环神经网络的基本结构
时间序列反向传播算法
长短时记忆网络（LSTM）的基本结构
LSTM实现语言模型
第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战
生成式对抗网络（GAN）的基本结构和原理
GAN的训练过程
GAN用于图片生成的实现
第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战
多GPU并行实现
分布式并行的环境搭建
分布式并行实现
第六阶段深度强化学习及项目实战
强化学习介绍
智能体Agent的深度决策机制（上）
智能体Agent的深度决策机制（中）
智能体Agent的深度决策机制（下）
第七阶段车牌识别项目实战
数据集介绍及项目需求分析
OpenCV库介绍及车牌定位
车牌定位
车牌识别
学员项目案例评讲
第八阶段深度学习前沿技术简介
深度学习前沿技术简介
元学习
迁移学习等
详情查看深度学习。

4. 如何通过Python进行深度学习？

作者 | Vihar Kurama 
编译 | 荷叶 
来源 | 云栖社区 
摘要：深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。本文就用一个小例子无死角的介绍一下深度学习！ 
人脑模拟 
深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。此观点引出了“神经网络”这一术语。人脑中包含数十亿个神经元，它们之间有数万个连接。很多情况下，深度学习算法和人脑相似，因为人脑和深度学习模型都拥有大量的编译单元（神经元），这些编译单元（神经元）在独立的情况下都不太智能，但是当他们相互作用时就会变得智能。 
我认为人们需要了解到深度学习正在使得很多幕后的事物变得更好。深度学习已经应用于谷歌搜索和图像搜索，你可以通过它搜索像“拥抱”这样的词语以获得相应的图像。－杰弗里·辛顿 
神经元 
神经网络的基本构建模块是人工神经元，它模仿了人类大脑的神经元。这些神经元是简单、强大的计算单元，拥有加权输入信号并且使用激活函数产生输出信号。这些神经元分布在神经网络的几个层中。 
 inputs 输入 outputs 输出 weights 权值 activation 激活 
人工神经网络的工作原理是什么？ 
深度学习由人工神经网络构成，该网络模拟了人脑中类似的网络。当数据穿过这个人工网络时，每一层都会处理这个数据的一方面，过滤掉异常值，辨认出熟悉的实体，并产生最终输出。 
 输入层：该层由神经元组成，这些神经元只接收输入信息并将它传递到其他层。输入层的图层数应等于数据集里的属性或要素的数量。输出层：输出层具有预测性，其主要取决于你所构建的模型类型。隐含层：隐含层处于输入层和输出层之间，以模型类型为基础。隐含层包含大量的神经元。处于隐含层的神经元会先转化输入信息，再将它们传递出去。随着网络受训练，权重得到更新，从而使其更具前瞻性。 
神经元的权重 
权重是指两个神经元之间的连接的强度或幅度。你如果熟悉线性回归的话，可以将输入的权重类比为我们在回归方程中用的系数。权重通常被初始化为小的随机数值，比如数值0-1。 
前馈深度网络 
前馈监督神经网络曾是第一个也是最成功的学习算法。该网络也可被称为深度网络、多层感知机（MLP）或简单神经网络，并且阐明了具有单一隐含层的原始架构。每个神经元通过某个权重和另一个神经元相关联。 
该网络处理向前处理输入信息，激活神经元，最终产生输出值。在此网络中，这称为前向传递。 
 inputlayer 输入层 hidden layer 输出层 output layer 输出层 
激活函数 
激活函数就是求和加权的输入到神经元的输出的映射。之所以称之为激活函数或传递函数是因为它控制着激活神经元的初始值和输出信号的强度。 
用数学表示为： 
 我们有许多激活函数，其中使用最多的是整流线性单元函数、双曲正切函数和solfPlus函数。 
激活函数的速查表如下： 
 反向传播 
在网络中，我们将预测值与预期输出值相比较，并使用函数计算其误差。然后，这个误差会传回这个网络，每次传回一个层，权重也会根绝其导致的误差值进行更新。这个聪明的数学法是反向传播算法。这个步骤会在训练数据的所有样本中反复进行，整个训练数据集的网络更新一轮称为一个时期。一个网络可受训练数十、数百或数千个时期。 
 prediction error 预测误差 
代价函数和梯度下降 
代价函数度量了神经网络对给定的训练输入和预期输出“有多好”。该函数可能取决于权重、偏差等属性。 
代价函数是单值的，并不是一个向量，因为它从整体上评估神经网络的性能。在运用梯度下降最优算法时，权重在每个时期后都会得到增量式地更新。 
兼容代价函数 
用数学表述为差值平方和： 
 target 目标值 output 输出值 
权重更新的大小和方向是由在代价梯度的反向上采取步骤计算出的。 
 其中η 是学习率 
其中Δw是包含每个权重系数w的权重更新的向量，其计算方式如下： 
 target 目标值 output 输出值 
图表中会考虑到单系数的代价函数 
 initial weight 初始权重 gradient 梯度 global cost minimum 代价极小值 
在导数达到最小误差值之前，我们会一直计算梯度下降，并且每个步骤都会取决于斜率（梯度）的陡度。 
多层感知器（前向传播） 
这类网络由多层神经元组成，通常这些神经元以前馈方式（向前传播）相互连接。一层中的每个神经元可以直接连接后续层的神经元。在许多应用中，这些网络的单元会采用S型函数或整流线性单元（整流线性激活）函数作为激活函数。 
现在想想看要找出处理次数这个问题，给定的账户和家庭成员作为输入 
要解决这个问题，首先，我们需要先创建一个前向传播神经网络。我们的输入层将是家庭成员和账户的数量，隐含层数为1， 输出层将是处理次数。 
将图中输入层到输出层的给定权重作为输入：家庭成员数为2、账户数为3。 
现在将通过以下步骤使用前向传播来计算隐含层（i，j）和输出层（k）的值。 
步骤： 
1， 乘法－添加方法。 
2， 点积（输入＊权重）。 
3，一次一个数据点的前向传播。 
4， 输出是该数据点的预测。 
 i的值将从相连接的神经元所对应的输入值和权重中计算出来。 
i = (2 * 1) + (3* 1) → i = 5 
同样地，j = (2 * -1) + (3 * 1) → j =1 
K = (5 * 2) + (1* -1) → k = 9 
 Python中的多层感知器问题的解决 
  激活函数的使用 
为了使神经网络达到其最大预测能力，我们需要在隐含层应用一个激活函数，以捕捉非线性。我们通过将值代入方程式的方式来在输入层和输出层应用激活函数。 
这里我们使用整流线性激活（ReLU）: 
   用Keras开发第一个神经网络 
关于Keras： 
Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow,CNTK,或Theano上。 
使用PIP在设备上安装Keras,并且运行下列指令。 
 在keras执行深度学习程序的步骤 
1，加载数据； 
2，创建模型； 
3，编译模型； 
4，拟合模型； 
5，评估模型。 
开发Keras模型 
全连接层用Dense表示。我们可以指定层中神经元的数量作为第一参数，指定初始化方法为第二参数，即初始化参数，并且用激活参数确定激活函数。既然模型已经创建，我们就可以编译它。我们在底层库（也称为后端）用高效数字库编译模型，底层库可以用Theano或TensorFlow。目前为止，我们已经完成了创建模型和编译模型，为进行有效计算做好了准备。现在可以在PIMA数据上运行模型了。我们可以在模型上调用拟合函数f（），以在数据上训练或拟合模型。 
我们先从KERAS中的程序开始， 
  神经网络一直训练到150个时期，并返回精确值。 

5. Python学习

新手学Python可以按照以下步骤进行：1. 按部就班敲代码在Python的学习教程中，在讲到相应的语法规则的时候，必定有相应的案例，Python新手应按部就班的敲一遍代码，切记不可直接抄写，而是默写，然后进行对比，及时发现错误，并订正。2. 阶段案例实操对于正规的Python学习教程中，会安排阶段性的作业考核，也称为案例，一个阶段的案例就比较具有综合性，可以客观的考察Python学员能否真正的对Python知识点消化吸收，并融会贯通，通过该案例的实操，可以进行知识点的查漏补缺！3. 大型项目模仿在Python学习中，少不了大型项目实操，如果参加培训学习，这个就比较简单了，往往课程教学中会包含这一项，Python学员可以先自己写一遍，然后再听老师的讲解，通过对比，找到疑惑点和不足之处，然后进行思路和项目的优化；对于未参加Python培训的学员，可以在网上找一些大型项目进行练习，多看多练多总结，就能熟练掌握Python，形成更优化的Python思路。【摘要】
Python学习【提问】
可不可以再具体的阐述一下呢？【提问】
新手学Python可以按照以下步骤进行：1. 按部就班敲代码在Python的学习教程中，在讲到相应的语法规则的时候，必定有相应的案例，Python新手应按部就班的敲一遍代码，切记不可直接抄写，而是默写，然后进行对比，及时发现错误，并订正。2. 阶段案例实操对于正规的Python学习教程中，会安排阶段性的作业考核，也称为案例，一个阶段的案例就比较具有综合性，可以客观的考察Python学员能否真正的对Python知识点消化吸收，并融会贯通，通过该案例的实操，可以进行知识点的查漏补缺！3. 大型项目模仿在Python学习中，少不了大型项目实操，如果参加培训学习，这个就比较简单了，往往课程教学中会包含这一项，Python学员可以先自己写一遍，然后再听老师的讲解，通过对比，找到疑惑点和不足之处，然后进行思路和项目的优化；对于未参加Python培训的学员，可以在网上找一些大型项目进行练习，多看多练多总结，就能熟练掌握Python，形成更优化的Python思路。【回答】

6. Python学习

1、首先需要充分理解什么是Python？Python是一种易于学习，面向对象、解释性脚本语言。其特点是：支持多种编程方式，如：面向对象编程、命令式、函数式和过程式编程。Python之所以强大，因为它具有丰富和强大的库，通常被昵称为胶水语言，可以很轻松地将其他语言制作的各种模块（例如：C/C++）联结到一起来。2、了解Python的特点：2.1 语言简洁：Python本身是使用C语言开发，但是其去掉了C语言中最繁琐的指针等数据类型。2.2 格式简单：Python代码使用空格或者缩进的方式区分代码块和逻辑。2.3 风格简约：Python是面向对象、函数式编程，同时简化了面向对象的实现方式，相比较C语言，去掉了保护类、抽象类等面向对象元素。3、认识Python适合的场景：基于Python语言的面向对象编程、命令式、函数式和过程式编程的特点。适合的场景：Web应用开发、系统运维的自动化脚本（自动化测试、自动化部署）、科学计算（丰富的计算库）、网络软件（网络爬虫）、游戏编程、数据分析和人工智能。4、理论结合实践：理论学习：Python学习手册、在线教学视频（如：哔哩哔哩）、经典Python相关网站（如：Github（https://github.com/）、CSDN（https://www.csdn.net/）、CTOLib码库（https://www.ctolib.com/））等实践：根据Python的场景，选取某个场景，制定程序开发目标、计划、实施过程、开发、测试、部署和运维，并规范化文档。【摘要】
Python学习【提问】
您好，我是百度问一问的合作老师啊坏，擅长电子数码，现在已从事电子领域行业5年，很高兴为您服务。【回答】
1、首先需要充分理解什么是Python？Python是一种易于学习，面向对象、解释性脚本语言。其特点是：支持多种编程方式，如：面向对象编程、命令式、函数式和过程式编程。Python之所以强大，因为它具有丰富和强大的库，通常被昵称为胶水语言，可以很轻松地将其他语言制作的各种模块（例如：C/C++）联结到一起来。2、了解Python的特点：2.1 语言简洁：Python本身是使用C语言开发，但是其去掉了C语言中最繁琐的指针等数据类型。2.2 格式简单：Python代码使用空格或者缩进的方式区分代码块和逻辑。2.3 风格简约：Python是面向对象、函数式编程，同时简化了面向对象的实现方式，相比较C语言，去掉了保护类、抽象类等面向对象元素。3、认识Python适合的场景：基于Python语言的面向对象编程、命令式、函数式和过程式编程的特点。适合的场景：Web应用开发、系统运维的自动化脚本（自动化测试、自动化部署）、科学计算（丰富的计算库）、网络软件（网络爬虫）、游戏编程、数据分析和人工智能。4、理论结合实践：理论学习：Python学习手册、在线教学视频（如：哔哩哔哩）、经典Python相关网站（如：Github（https://github.com/）、CSDN（https://www.csdn.net/）、CTOLib码库（https://www.ctolib.com/））等实践：根据Python的场景，选取某个场景，制定程序开发目标、计划、实施过程、开发、测试、部署和运维，并规范化文档。【回答】

7. python 机器学习 用什么库

（1）scikit-learn
     Python下做机器学习，首推scikit-learn。该项目文档齐全、讲解清晰，功能齐备，使用方便，而且社区活跃。



（2）Orange
    机器学习是其的功能之一，主要还是侧重数据挖掘，可以用可视化语言或Python进行操作，拥有机器学习组件，还具有生物信息学以及文本挖掘的插件。



（3）shogun
    shogun，非日本的老外弄的一个机器学习库，还专门配了一个我们能看懂的日文名“将军”（是日本幕府时代的将军）。文档齐全，开发活跃，更新快，运算速度也很快。主攻大尺度的核函数，尤其是大尺度核函数下的SVM。具有很多SVM的高级用法，比如多核配用等。支持Python、R、C++、Matlab等语言。



（4）其它
     A.pyml(a python module for machine learning，支持svm/knn/k-means==)
     B.milk(python的机器学习工具包，主要是针对监督学习，包括svm/knn/决策树)

8. 深度学习需要Python基础吗？

深度学习需要有python基础吗？看中科院专家怎么说