神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(二)(开发环境介绍)
開發環境介紹
Python3
1.結構清晰,簡單易學
2.豐富的標準庫
3.強大的的第三方生態系統
4.開源、開放體系
5.高可擴展性:膠水語言
6.高可擴展性:膠水語言
7.解釋型語言,實現復雜算法時效率較低
(解釋型語言是相對于編譯型語言存在的,其源代碼不是直接翻譯成機器語言,而是先翻譯成中間代碼,再由解釋器對中間代碼進行解釋運行。程序不需要編譯,程序在運行時才翻譯成機器語言,每執行一次都要翻譯一次。)
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TensorFlow2.0
簡單清晰,易于擴展,極大地降低了深度學習編程的門檻。
Anaconda3????????????
1.一個用于科學計算的Python發行版
2.預安裝了NumPy、Matplotlib等成熟的開源包和科學計算工具
3.強大的包管理和環境管理
??????????????? 包管理:安裝、更新、卸載工具包;
??????????????????????????? ?在安裝工具包時,自動安裝相應的依賴包。
??????????????? 環境管理:可以在同一臺機器上創建幾個相互獨立的虛擬環境;
??????????????????????????? ?? 可以隔離不同項目所需要的不同版本的工具包;
??????????????????????????? ?? 不同的環境之間可以快速切換。
課程鏈接:https://www.icourse163.org/course/XUST-1206363802?tid=1206674203
總結
以上是生活随笔為你收集整理的神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(二)(开发环境介绍)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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