tensorflow 知乎

本篇文章给大家分享tensorflow移动端机器学习实战，以及tensorflow 知乎对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、PyTorch和TensorFlow到底哪个更好?看看研究者们怎么说
• 2、机器学习真的很难入门吗?

PyTorch和TensorFlow到底哪个更好?看看研究者们怎么说

1、Keras（贡献者：856，贡者：4936，Stars ：36450）“Keras 是一个高级神经网络 API，用 Python 编写，能够在 TensorFlow，CNTK 或 Theano 之上运行。它旨在实现快速实验，能够以最小的延迟把想法变成结果，这是进行研究的关键。

2、因此，对于初学者来说，学习Python 3是更好的选择。这个版本也是目前应用最广泛的版本之一。Python 3版本中的新特性和改进包括更直观的字符串处理、内存管理优化等。此外，Python 3还支持更广泛的第三方库和框架，如深度学习框架TensorFlow和PyTorch等，这些都为开发者提供了更多的选择和可能性。

3、易学易用：Python是一种简洁、易读且易学的编程语言，语法简单清晰，与自然语言相似，容易上手。这使得Python成为人工智能初学者和专业人士的首选语言。

4、**深度学习（Deep Learning）**：- 基于多层神经网络的高级机器学习方法，能够处理复杂的数据形式，如图像、音频和自然语言。常见的框架有TensorFlow、PyTorch等。

5、岁开始，人的身体机能开始走下坡路，任何人都是如此，比如一名公务员年龄到了45岁，如果还没有晋升到副处级以上职务，他将很难再有更大的提升。同样的道理，“程序猿”到了35岁没能取得突破，后续想要有质的提升难度必然很大。但并不意味说，45岁的公务员就必须辞职，程序员就必须下岗。

6、因此，对于初学者和开发者来说，选择Python x系列进行开发是更为明智的选择。Python x系列具有更好的特性和功能支持。这个版本在语法、性能和库支持等方面都有很大的改进。

机器学习真的很难入门吗?

机器学习不难入门。机器学习里有很多算法，最少你得有编程的基础吧。当然入门讲解的一些算法还是非常易懂的。这里推荐mooc上的两门课程，一门是一位北大教授讲解的Tensorflow实战课程，另一门是机器学习入门课程，这两门课都非常适合入门。简介 了解工种是干啥的。

第二种是research-level，入门比较难。当然，你把机器学习入门定义为在5流会议上灌水，其实倒也不难，比如刘知远写的那个段子。然而找到真正的前沿领域，能推进这个领域的发展，做一些微小的贡献，难度是很大的，而且很难在没有人指导的情况下做到。

人工智能（AI）是一个复杂且不断发展的领域，但入门学习并不是不可能的。以下是一些步骤和资源，可以帮助你开始学习人工智能：学习基础知识：首先，你需要了解一些基础的计算机科学知识，包括编程、数据结构和算法。Python是一个很好的开始，因为它简单易学，而且被广泛用于AI和机器学习。

Python学习机器学习需要一定的数学和编程功底，但零基础也可以入门并逐步深入。以下是一些关于Python学习机器学习的功底要求和零基础学习的建议：数学功底：概率论和统计学：了解概率论和统计学的基本概念和方法，如概率、期望值、方差、协方差等，这对于理解机器学习算法中的不确定性评估和模型选择非常关键。

关于tensorflow移动端机器学习实战，以及tensorflow 知乎的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。