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用python進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的原因是:1、python是解釋語(yǔ)言,寫(xiě)程序很方便;2、python是膠水語(yǔ)言可以結(jié)合C++,使得寫(xiě)出來(lái)的代碼可以達(dá)到C++的效率。
首先python是解釋語(yǔ)言,寫(xiě)程序很方便,所以做研究的人喜歡用它。正如為什么很多做研究的人用
Matlab那樣。出成果才是研究者關(guān)心的事情,實(shí)現(xiàn)只要方便就行。
然而在性能方面,我拿python和C++做個(gè)比較。
C++的cpu效率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于python的,這點(diǎn)大家都承認(rèn)吧。不過(guò)python是一-門(mén)膠水語(yǔ)言,它可以
和任何語(yǔ)言結(jié)合,基于這個(gè)優(yōu)點(diǎn),很多數(shù)據(jù)處理的python庫(kù)底層都是C++實(shí)現(xiàn)的,意思就是說(shuō):
你用python寫(xiě)code,但效率是C+ +的。只有那些for 循環(huán),還是用python的效率。
近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)最要是深度學(xué)習(xí),而深度學(xué)習(xí)使用cuda gpu加速遠(yuǎn)比cpu要快,而cuda 是C+ +寫(xiě)
的。所以現(xiàn)在TensorLayer、theano 等深度學(xué)習(xí)庫(kù)都是python編程、底層c++.
而那些for循環(huán)的效率,在整體耗時(shí)里面完全可以忽略!
有的人就會(huì)說(shuō),那為什么不直接用c++寫(xiě)cuda?不是更快嗎?我想告訴大家,如果沒(méi)有多年的cuda
經(jīng)驗(yàn),寫(xiě)出來(lái)的代碼效率絕對(duì)是個(gè)問(wèn)題。
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