《MXNet深度学习实战》—3.3 Module
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2022-05-29
1.4 MXNet开发需要具备的知识
入门MXNet与入门其他深度学习框架类似,一般而言只要你具备基本的代码能力和算法基础就可以开始使用MXNet训练模型了。在应用MXNet的过程中,希望读者能够多看文档和源码,毕竟各类接口的详细定义和使用都是通过文档来介绍的,部分接口源码也并非高深莫测,只要具备基本的代码编写能力都能看得懂。
虽然入门MXNet并不需要具备特殊的知识,但是为了让读者更好地入门MXNet,接下来本节将介绍一下MXNet开发所涉及的相关知识和一些误区。需要强调的是,即便你目前并没有完全掌握这些知识也不用担心,在本书的后续章节中会不断穿插和讲解这些知识,希望读者能够通过不断学习本书的内容来夯实这些知识。
1.4.1 接口语言
MXNet框架提供了多种语言的API(比如Python、C++、Scala、Julia、Perl、R等),因此不管你之前使用的是什么语言,都能够在这里找到合适的API进行算法开发。
在主流的深度学习框架以及开源的各类深度学习算法中,Python语言的应用应该是最为广泛的,从MXNet框架的各种API中也可以看出,Python是文档最丰富、支持最为完善的接口,因此入门深度学习首选Python语言,本书也是采用Python API来介绍如何实战MXNet。当然,你千万不要误以为深度学习框架都是用Python实现的,事实上包括Python在内的API都只是接口,这些接口面向用户进行调用,实际上大部分深度学习框架的底层都是用C++实现的,主要原因在于C++的计算效率非常高,可以满足深度学习大量计算的要求,相比之下Python更加灵活,容易上手,因此比较适合作为接口语言。因此对于入门而言,Python语言绝对是不二选择,对于进阶而言,可能你需要用C++或者CUDA编程写一些底层实现,但是接口语言大部分还是采用Python。
深度学习 Python
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