關於遷移學習的python實例的信息

本文目錄一覽：

• 1、《Python機器學習經典實例》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
• 2、Python精選5篇教學心得
• 3、結合實例說明學習遷移的種類。
• 4、Python中的9個代碼小實例！
• 5、13個最常用的Python深度學習庫介紹
• 6、python怎麼學習？

《Python機器學習經典實例》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python機器學習經典實例》（[美]PrateekJoshi）電子書網盤下載免費在線閱讀 

鏈接：

提取碼：NMEE 

書名：Python機器學習經典實例

作者: [美] Prateek Joshi

出版社: 人民郵電出版社

譯者: 陶俊傑 / 陳小莉

出版年: 2017-8

頁數: 264

內容簡介

在如今這個處處以數據驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用於不同領域，如搜索引擎、機械人、無人駕駛汽車等。本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然後介紹一些稍微複雜的機器學習算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網絡，等等。本書是為想用機器學習算法開發應用程序的Python 程序員準備的。它適合Python 初學者閱讀，不過熟悉Python 編程方法對體驗示例代碼大有裨益。

作者簡介

Prateek Joshi人工智能專家，重點關注基於內容的分析和深度學習，曾在英偉達、微軟研究院、高通公司以及硅谷的幾家早期創業公司任職。

Python精選5篇教學心得

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，越來越多被用於獨立的，大型項目的開發，已被逐漸廣泛應用於系統管理任務的處理和Web編程。下面給大家帶來一些關於Python 學習心得 ，希望對大家有所幫助。

python學習心得1

最近這段時間我們學習了很多內容，增長了很多關於Python的知識，萬事萬物是相通的，正如學習新的知識就像吃飯一樣。

吃多了就會消化不良，反映到學習上也是一樣，不知各位最近的感覺怎樣，反正學記是需要一些時間好好消化，掌握到手中，為下一步的知識補齊缺口。

接下來，學記和大家一起回顧一下最近學習的內容，循序漸進，循序漸進。

分支結構

分支結構就像上圖一樣，是用來選擇道路的。

所用的關鍵字是

If elif else

這三個詞的意思分別是

如果 否則如果 其他的

分支語句的寫法需要將與關鍵字與關鍵字對齊

循環結構

循環結構應用於一些重複的進程

通常我們只接觸兩種循環

for-in循環 和 while循環

for-in循環適用於

確切的知道到底循環幾次

while循環適用於

不知道到底有幾次循環

此時要搭配bool 來進行

即 True 和 Flase

關鍵字

關鍵字的熟練運用對於今後的開發工作

有非常重要的作用，但這麼多關鍵字我們不能去死記硬背

只有在一個一個代碼的驗證當中去熟悉去掌握

那樣是最可靠的

def 設置模組

len 計算字符串長度

capitalize 獲得字符串首字母大寫的拷貝

upper 獲得字符串變大寫後的拷貝

find 從字符串中查找子串所在位置

index 與find類似但找不到子串時會引發異常

startswith 檢查字符串是否以指定的字符串開頭

endswith 檢查字符串是否以指定的字符串結尾

center 將字符串以指定的寬度居中並在兩側填充指定的字符

rjust 將字符串以指定的寬度靠右放置左側 填充指定的字符

isdigit 檢查字符串是否由數字構成

isalpha 檢查字符串是否以字母構成

isalnum 檢查字符串是否以數字和字母構成

append 添加元素

remove 刪除元素

clear 清空元素

sorted 排序

大家可能會有些疑惑，學習這些東西真的有用嗎?這些隨處可見的基礎方面的知識真的有用嗎?

我可以非常肯定地告訴大家

有用的!

這些知識就像是建築工地隨處可見的磚石，不管這些磚石怎樣的不起眼，但是沒有一幢建築可以離開磚石，學習的過程是枯燥的，不過這也正符合非常現實的一條規律。

學如逆水行舟，不進則退!

也正是因為它枯燥苦悶，學習有難度，才保證了，我們學習了這些知識以後，可以靠它們為生，在這個知識時代闖出自己的一片天!

不要放棄，絕對不要放棄!

黎明之前是最黑暗的!

為了自己的未來好好堅守吧!

青年學記 陪伴着各位青年

python學習心得2

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經多年的發展，其在編程上發揮着越來越大的作用。在這學期中，通過選修python課上的基礎知識學習，我對python也有了一定的認識。而且，在字符串上的處理，python相對於c語言也是給程序員極大的便利。而python不僅如此，它的庫也很多，正因為它強大的庫，讓編程變得不再艱難。但是，我認為python雖然在許多方 面相 對於c語言比較方便，但也有其相對於弱一點的方面，比如說for循環等方面。雖然一學期下來，我對python的學習也僅僅只是它的基礎方面，但python的強大，也是足足地吸引着我，希望自己能夠在不斷地學習中，將python學習的更加好。

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經多年的發展，其在編程上發揮着越來越大的作用。在這學期中，通過選修python課上的基礎知識學習，我對python也有了一定的認識。

在學習python的第一節課上，其對我的最初的印象就是，相較於我學習過的c語言編程，它更加的簡潔。所有的變量都不需要像c語言編程那樣需要提前去定義，這樣給了編程者很大的自由空間與方便。如x=2，即可同時完成變量的定義與賦值。對於簡化程序的代碼，起到了許多的作用。而且，在字符串上的處理，python相對於c語言也是給程序員極大的便利。在c語言中，只能用字符類的數組對字符串進行相應的操作，步驟也是相對於比較繁瑣的，而在python中，當我們需要創建一個字符串的時候，只需要在創建字符串的時候用「s=」就可以了。而python不僅如此，它的庫也很多，正因為它強大的庫，讓編程變得不再艱難。我們只需要調用庫中的函數，而對於函數的具體實現，也沒有特殊的需求。

但是，我認為python雖然在許多方面相對於c語言比較方便，但也有其相對於弱一點的方面，比如說for循環等方面。不過也依然不會影響到python的強大，而隨着近幾年來的發展，python的受歡迎度也越來越高，而它的運用的領域也是越來越多，比如人工智能和大數據等領域，python都是在其中扮演者重要的角色。雖然一學期下來，我對python的學習也僅僅只是它的基礎方面，但python的強大，也是足足地吸引着我，希望自己能夠在不斷地學習中，將python學習的更加好。

python學習心得3

由於我是自學Python，非科班出生，所以只能分享一些關於我的學習心得，如果有不對地方歡迎指正。

不過非科班出生雖然是一個痛點，但是在工作上，我其實不輸給我其他同事，這點我倒是很有自信，而且我也統一一句話「目前互聯網上的免費編程課程，足夠讓你成為一個合格的碼農」。

編程入門

我剛開始學習編程，主要是因為自己想動手做個網站，但是由於技術原因，再加上朋友都比較忙，最後抱着「求人不如求己」的想法，乾脆自學。

編程難不難?

這個問題我覺得所有認真學過的人，都一定會肯定告訴你編程不難，但是精通那是相當困難的。

如果你還沒去學習，就覺得編程一定很難，那麼其實你是沒有資格說這句話的，任何事情一定是要去嘗試後，才能這麼說。

編程其實很像堆積木，然後根據需求，把東西造出來，可以是房子，也可以是橋樑。

學習編程無非運用這些積木，來創造你要的東西。

編程語言選擇

這邊說個題外話，關於當時編程語言的選擇，很多時候我覺得不是你選擇編程語言，而是編程語言選擇你，也就是你的「本命編程語言」。

人的性格會影響你適合的編程語言，比如你做事有條理，喜歡定期清理房間，那麼可能C語言很適合你;如果你不喜歡打掃房間，實在受不了，才打掃一次，可能你適合Java。

哈哈，開個玩笑，不過確實有這種很玄的存在。

我當時在編程語言的選擇上，用了一個笨 方法 。

我跑到w3cschool上面，把所有編程語言的第一章都去試了一遍，看看自己喜歡哪個語言，然後就選哪個語言，如果你不知道選哪門語言，可以用我的方法試試看。

至於編程語言，沒有高低之分，因為無論你學習哪門語言，你都非常有市場，而且你都能夠拿到高薪，關鍵是哪門語言適合你，並且能夠讓你有興趣學下去，能學好，這個很關鍵。

興趣是學習編程最大的驅動力!

為什麼是Python

說下為什麼選擇Python?

因為簡單，Python是公認的最容易入門的編程語言，而且也是公認有發展前景的編程語言，適用於機械人、大數據、人工智商等未來高科技。

基於以上的原因，我選擇Python來作為自己的入門語言，而且我覺得我適合Python這麼語言。(因為我很懶)

之前有個梗，大概就是其他編程語言在討論某個問題，怎麼解決，而Python的程序員已經下班了，由此可見Python的效率。

總結 ：Python的語言特點就是「一氣呵成，痛快如拉稀」。

學習心得

由於我是自學的，所以參考的網站比較多，小夥伴可以按照我的學習路線，一般來說不會出現什麼問題。

基礎：教程+視頻

進階：視頻+實踐

進階pro：視頻+實踐+書籍+交流

基礎

剛開始學習的時候，我比較推薦w3cschool和菜鳥教程這兩個網站。

w3cschool-學編程，從w3cschool開始!

菜鳥教程 – 學的不僅是技術，更是夢想!

這兩個網站在我看來，是編程自學的福音。

w3cschool這個網站手冊非常棒，另外這個網站的編程微課以及編程實戰對新手來說非常友好!

我當時就是靠這兩個，引發我學習的樂趣，不然對着枯燥的代碼，說實話，很無聊的。

菜鳥教程，這個網站的實例是最棒的，很多時候，你不僅僅要自己看教程，還要去看看為什麼，而菜鳥教程的實例就能夠讓你清晰的知道，為什麼，並且會原來如此。

總的來說，這兩個網站就像新手村剛出來的劍和盾!是新手入門絕對不能少的，尤其是w3cschool，強烈推薦。

還有一個就是視頻，視頻我是在慕課網上面看的，我很喜歡慕課網這個網站，網站風格很棒，而且視頻也很清晰。

也可以在阿里雲上面看Python的視頻，也很不錯，並且是免費的。

進階

進階結束後，代表你是個初級工程師。

這一步實踐非常重要，你要自己動手，做一些小玩意，實踐才是最重要的，在實踐中發現問題，那是學習最快並且效率最高的時刻。

你可以先給自己定下一個目標，比如我要做一個簡單的頁面，或者我要做一個簡單的小程序。

然後就開始動手去實踐，這步很重要。

同時還是要多看書籍。

進階pro

到這一步，我建議務必買書，你需要書籍幫你反向梳理你的知識，這決定了你以後的高度，而不是這個也懂，那個也懂，但是東西就是做不出來。

我記得當時我買完書，看完後的第一感受就是：原來這個世界是這樣的!

書會非常系統性的幫你梳理你自己學過的知識!

這裡只推薦兩本書：《Python入門手冊》和《Python核心編程》

小夥伴可以自己去亞馬遜購買。

然後就是和身邊的小夥伴交流!

多看看別人的代碼，自己多敲敲代碼，是必經之路，也是一定要做的。

以上，希望對想入門Python的小夥伴能夠提供一點點幫助。

python學習心得4

017年11月，一群編程零基礎的小夥伴們成立了Python學習小組，12名學員從此夜以繼日地奔赴學習的征程。一個月過去了，從在屏幕上用最簡單的語句打印出「Hello, Python; Hello, World」開始，我們逐步地學習Python語法，學習操作列表、字典，學習For，While，If語句，現在遇到了第一個難點：類。通過研讀、練習、交流、討論，作為程序界的小白，我們逐步地理解了類的概念，明白了面向對象與面向過程編程的差異，以下是我們的小小心得，與大家分享：

編程基本思想

現實世界中，每個複雜的事務都可以拆分為多個組成部分，其中的每一部分就可稱之為對象。比如要實現一個很大很複雜的項目，我們可以把項目拆分成不同的組成部分，然後分別對不同部分通過編程實現，最終再把各個部分組裝起來完成整個項目。這讓我們能夠從整體上來控制項目，從而讓程序開發更有效。

比如汽車製造，汽車廠所做的僅僅是各個部件的組裝和匹配，而各個部件的生產是由相對專業的廠商完成。如果需要研發新型號汽車，整車廠所考慮的是如何對各個新式的零部件進行新的組裝和匹配，而不是從頭到尾重新生產一輛汽車。

面向對象的編程

VS

面向過程的編程

面向過程編程是針對一個需求的具體實現過程，但是對於大型項目的複雜需求，一步一步的做，這種編程效率顯然是低下的。

面向對象編程則是對項目進行拆分後(一般按照功能拆分)，分別實現，再將各個對象組裝起來。因此簡單的小程序使用面向過程方法編程更適合。面向對象的編程特性是易維護(可讀性高)，效率高，質量高(重用性)，擴展性好(高內聚,低耦合)。

對象

通俗的講，對象就是事物，一個公司、一個部門、一個人，甚至一本書都可以是一個對象，程序員可以自由決定把什麼作為對象。

比如eHR系統，需要對組織架構，員工進行管理，所以使用的對象可能是公司，部門，崗位，員工，等等。對象可大可小，可複雜也可簡單，如果僅僅是做一個考勤系統，員工這個對象一定要比eHR系統中的員工對象簡單。

類

現實世界中，類代表一組有共同特性的事物，把不同對象之間的共性抽象出來，就形成類的概念。比如說男人、女人可以抽象成人這個類;處長、秘書可以抽象成員工類。至於類如何去抽象，粒度的粗細，這是一個需要在學習和實踐中摸索的過程。

實例

以下是一個實例，大家體會一下：

1. 定義父類：

class Employee:

def __init__(self, name, age): #抽象員工共性(名字，年齡)

self.name = name

self.age = age

def signON(self):

print(self.name+” sign on.”) #抽象簽到的動作

def work(self):

print(self.name + ” on work.”) #抽象工作的動作

2. 繼承出子類：

class MEmployee(Employee): #繼承父類的共性

def __init__(self, name, age):

super().__init__(name, age)

def work(self): #重寫子類的方法(抽象出從事管理崗位工作的動作)

print(self.name + ” on manager_work.”)

3. 繼承出第二個子類：

class TEmployee(Employee):

def __init__(self, name, age, devLanguage): #繼承父類的共性，增加語言的屬性

super().__init__(name, age)

self.devLanguage = devLanguage

def work(self): #重寫子類的方法(抽象出從事技術崗位工作的動作)

print(self.name + ” on technology_work.”)

def showLanguage(self): #增加子類的方法(抽象出會某種編程語言的動作)

print(“use “+self.devLanguage+” language.”)

在上面的程序中，我們先定義了一個父類：包含員工的姓名、年齡等一般特性，可以執行簽到、工作這兩類動作。在第一個子類中，管理層在前面一般特性的基礎上，執行管理工作;在第二個子類中，作為一般員工在前面一般特性的基礎上，執行技術工作，從事編程。

python學習心得5

1、定義方法

關鍵字 def 是方法定義的標誌。接下來緊跟方法名和被圓括號所包圍的參數列表。方法的主

體語句將在下一行開始並且必須縮進。

方法主體的首句可選擇性地是一句字符，用來說明方法的主要功能

例如：

“””print a finabo series up to n.”””

2、默認參數值

默認值僅被設置一次，這與以前默認值為可變對象(如列表、字典和多數類實

例時)有很大的區別。

例如：

i=5

def f(arg=i):

print(arg)

i=6

f()

將會輸出 5

3、關鍵字參數

可以通過形式關鍵字參數調用方法

在方法調用中，關鍵字參數必須遵循位置參數。 所有的關鍵參數必須符合方法接受的參數

其中之一。但是他們的次序不重要，這包含非選擇的參數。沒有參數可以多次接受一個值。

當最後一個形參是__ name 時，它可以接受包含除了形式參數之外的所有關鍵字的字典，

_ name 必須在__ name 之前出現

4、可變參數列表

正常來說，這些可變參數常常放在正式參數列表的後面，因為它們會包攬所有傳遞給該方法

的剩餘輸入參數。任何出現在_ args 參數後低的正式參數會被認為是關鍵字參數，意味着它

們只能當關鍵字使用而不是位置參數。

def concat(_ args,sep=”/”):

…returnsep.join(args)

…

concat(“earth”,”mars”,”venus”)

』earth/mars/venus』

concat(“earth”,”mars”,”venus”, sep=”.”)

』earth.mars.venus』

5、拆分參數列表

當參數已經存在列表或者元組中，但是需要分拆以供要求分離位置參數調用的方法，如果單獨

分開它們無法使用，就需要寫一個方法用 _ 操作符來調用實現分拆列表或者元組中的參數。

同樣的使用形式，字典可以用__ 操作符實現關鍵字參數。

6、形式

lamdba a,b:a+b 該函數表示兩個數的和，像內嵌函數

7、代碼風格

對於 python，PEP8 作為許多項目應該遵守的編碼指導書而做的。 它提出了一種可讀而悅

目的編碼風格。 每位 python 開發者應該讀它。這裡抽出一個重要的事項與你分享 ：

? 用四個空格代替 tab 鍵

? 每行不要超過 79 個字符。

? 用空行分離方法和類，大塊代碼中的方法。

? 必要的時候為每行添加註釋。

? 用文檔字符串

? 在操作符兩邊用空格

? 用統一的風格命名自定義的方法和類

? 如果你的代碼打算用在國際環境中，請不要用想像的字符編碼。Python 默認的是

utf-8,在任何情況下可以用 Ascii .

? 同樣的，即使有很少機會讓說不同語言的人們讀代碼或者維護代碼，但在定義中不

要用非 ASCII 編碼字符。

結合實例說明學習遷移的種類。

1

）正遷移與負遷移

,

零遷移（

2

）水平遷移與垂直遷移

（

3

）一般遷移與具體遷移（

4

）同化性遷移、順應性遷移與重組性遷移

（

5

）順向遷移與逆向遷移

Python中的9個代碼小實例！

1、 串聯比較

2、串聯函數調用

3、複製列表

4、字典獲取元素值

5、 按值排序字典

6、 For Else

7、列錶轉換為逗號分隔的字符串

8、 合併字典

9、尋找列表中最大和最小元素的索引

若有不明白的地方，請移步Python視頻教程繼續學習！！

13個最常用的Python深度學習庫介紹

13個最常用的Python深度學習庫介紹

如果你對深度學習和卷積神經網絡感興趣，但是並不知道從哪裡開始，也不知道使用哪種庫，那麼這裡就為你提供了許多幫助。

在這篇文章里，我詳細解讀了9個我最喜歡的Python深度學習庫。

這個名單並不詳盡，它只是我在計算機視覺的職業生涯中使用並在某個時間段發現特別有用的一個庫的列表。

這其中的一些庫我比別人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。

其他的一些我是間接的使用，比如Theano和TensorFlow（庫包括Keras、deepy和Blocks等）。

另外的我只是在一些特別的任務中用過（比如nolearn和他們的Deep Belief Network implementation）。

這篇文章的目的是向你介紹這些庫。我建議你認真了解這裡的每一個庫，然後在某個具體工作情境中你就可以確定一個最適用的庫。

我想再次重申，這份名單並不詳盡。此外，由於我是計算機視覺研究人員並長期活躍在這個領域，對卷積神經網絡（細胞神經網絡）方面的庫會關注更多。

我把這個深度學習庫的列表分為三個部分。

第一部分是比較流行的庫，你可能已經很熟悉了。對於這些庫，我提供了一個通俗的、高層次的概述。然後，針對每個庫我詳細解說了我的喜歡之處和不喜歡之處，並列舉了一些適當的應用案例。

第二部分進入到我個人最喜歡的深度學習庫，也是我日常工作中使用最多的，包括：Keras、mxnet和sklearn-theano等。

最後，我對第一部分中不經常使用的庫做了一個「福利」板塊，你或許還會從中發現有用的或者是在第二板塊中我還沒有嘗試過但看起來很有趣的庫。

接下來就讓我們繼續探索。

針對初學者：

Caffe

提到「深度學習庫」就不可能不說到Caffe。事實上，自從你打開這個頁面學習深度學習庫，我就敢打保票你肯定聽說Caffe。

那麼，究竟Caffe是什麼呢？

Caffe是由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）建立的深度學習框架。它是模塊化的，速度極快。而且被應用於學術界和產業界的start-of-the-art應用程序中。

事實上，如果你去翻閱最新的深度學習出版物（也提供源代碼），你就很可能會在它們相關的GitHub庫中找到Caffe模型。

雖然Caffe本身並不是一個Python庫，但它提供綁定到Python上的編程語言。我們通常在新領域開拓網絡的時候使用這些綁定。

我把Caffe放在這個列表的原因是它幾乎被應用在各個方面。你可以在一個空白文檔里定義你的模型架構和解決方案，建立一個JSON文件類型的.prototxt配置文件。Caffe二進制文件提取這些.prototxt文件並培訓你的網絡。Caffe完成培訓之後，你可以把你的網絡和經過分類的新圖像通過Caffe二進制文件，更好的就直接通過Python或MATLAB的API。

雖然我很喜歡Caffe的性能（它每天可以在K40 GPU上處理60萬張圖片），但相比之下我更喜歡Keras和mxnet。

主要的原因是，在.prototxt文件內部構建架構可能會變得相當乏味和無聊。更重要的是， Caffe不能用編程方式調整超參數！由於這兩個原因，在基於Python的API中我傾向於對允許我實現終端到終端聯播網的庫傾斜（包括交叉驗證和調整超參數）。

Theano

在最開始我想說Theano是美麗的。如果沒有Theano，我們根本不會達到現有的深度學習庫的數量（特別是在Python）。同樣的，如果沒有numpy，我們就不會有SciPy、scikit-learn和 scikit-image,，同樣可以說是關於Theano和深度學習更高級別的抽象。

非常核心的是，Theano是一個Python庫，用來定義、優化和評估涉及多維數組的數學表達式。 Theano通過與numpy的緊密集成，透明地使用GPU來完成這些工作。

雖然可以利用Theano建立深度學習網絡，但我傾向於認為Theano是神經網絡的基石，同樣的numpy是作為科學計算的基石。事實上，大多數我在文章中提到的庫都是圍繞着Theano，使自己變得更加便利。

不要誤會我的意思，我愛Theano，我只是不喜歡用Theano編寫代碼。

在Theano建設卷積神經網絡就像只用本機Python中的numpy寫一個定製的支持向量機（SVM），當然這個對比並不是很完美。

你可以做到嗎？

當然可以。

它值得花費您的時間和精力嗎？

嗯，也許吧。這取決於你是否想擺脫低級別或你的應用是否需要。

就個人而言，我寧願使用像Keras這樣的庫，它把Theano包裝成更有人性化的API，同樣的方式，scikit-learn使機器學習算法工作變得更加容易。

TensorFlow

與Theano類似，TensorFlow是使用數據流圖進行數值計算的開源庫（這是所有神經網絡固有的特徵）。最初由谷歌的機器智能研究機構內的Google Brain Team研究人員開發，此後庫一直開源，並提供給公眾。

相比於Theano ，TensorFlow的主要優點是分佈式計算，特別是在多GPU的環境中（雖然這是Theano正在攻克的項目）。

除了用TensorFlow而不是Theano替換Keras後端，對於TensorFlow庫我並沒有太多的經驗。然而在接下來的幾個月里，我希望這有所改變。

Lasagne

Lasagne是Theano中用於構建和訓練網絡的輕量級庫。這裡的關鍵詞是輕量級的，也就意味着它不是一個像Keras一樣圍繞着Theano的重包裝的庫。雖然這會導致你的代碼更加繁瑣，但它會把你從各種限制中解脫出來，同時還可以讓您根據Theano進行模塊化的構建。

簡而言之：Lasagne的功能是Theano的低級編程和Keras的高級抽象之間的一個折中。

我最喜歡的：

Keras

如果我必須選出一個最喜歡的深度學習Python庫，我將很難在Keras和mxnet中做出抉擇——但最後，我想我會選Keras。

說真的，Keras的好處我說都說不完。

Keras是一個最低限度的、模塊化的神經網絡庫，可以使用Theano或TensorFlow作為後端。Keras最主要的用戶體驗是，從構思到產生結果將會是一個非常迅速的過程。

在Keras中架構網絡設計是十分輕鬆自然的。它包括一些state-of-the-art中針對優化（Adam，RMSProp）、標準化（BatchNorm）和激活層（PReLU，ELU，LeakyReLU）最新的算法。

Keras也非常注重卷積神經網絡，這也是我十分需要的。無論它是有意還是無意的，我覺得從計算機視覺的角度來看這是非常有價值的。

更重要的是，你既可以輕鬆地構建基於序列的網絡（其中輸入線性流經網絡）又可以創建基於圖形的網絡（輸入可以「跳過」某些層直接和後面對接）。這使得創建像GoogLeNet和SqueezeNet這樣複雜的網絡結構變得容易得多。

我認為Keras唯一的問題是它不支持多GPU環境中並行地訓練網絡。這可能會也可能不會成為你的大忌。

如果我想儘快地訓練網絡，那麼我可能會使用mxnet。但是如果我需要調整超參數，我就會用Keras設置四個獨立的實驗（分別在我的Titan X GPUs上運行）並評估結果。

mxnet

我第二喜歡的深度學習Python庫無疑就是mxnet（重點也是訓練圖像分類網絡）。雖然在mxnet中站立一個網絡可能需要較多的代碼，但它會提供給你驚人數量的語言綁定（C ++、Python、R、JavaScript等）。

Mxnet庫真正出色的是分佈式計算，它支持在多個CPU / GPU機訓練你的網絡，甚至可以在AWS、Azure以及YARN集群。

它確實需要更多的代碼來設立一個實驗並在mxnet上運行（與Keras相比），但如果你需要跨多個GPU或系統分配訓練，我推薦mxnet。

sklearn-theano

有時候你並不需要終端到終端的培養一個卷積神經網絡。相反，你需要把CNN看作一個特徵提取器。當你沒有足夠的數據來從頭培養一個完整的CNN時它就會變得特別有用。僅僅需要把你的輸入圖像放入流行的預先訓練架構，如OverFeat、AlexNet、VGGNet或GoogLeNet，然後從FC層提取特徵（或任何您要使用的層）。

總之，這就是sklearn-theano的功能所在。你不能用它從頭到尾的訓練一個模型，但它的神奇之處就是可以把網絡作為特徵提取器。當需要評估一個特定的問題是否適合使用深度學習來解決時，我傾向於使用這個庫作為我的第一手判斷。

nolearn

我在PyImageSearch博客上用過幾次nolearn，主要是在我的MacBook Pro上進行一些初步的GPU實驗和在Amazon EC2 GPU實例中進行深度學習。

Keras把 Theano和TensorFlow包裝成了更具人性化的API，而nolearn也為Lasagne做了相同的事。此外，nolearn中所有的代碼都是與scikit-learn兼容的，這對我來說絕對是個超級的福利。

我個人不使用nolearn做卷積神經網絡（CNNs），但你當然也可以用（我更喜歡用Keras和mxnet來做CNNs）。我主要用nolearn來製作Deep Belief Networks (DBNs)。

DIGITS

DIGITS並不是一個真正的深度學習庫（雖然它是用Python寫的）。DIGITS（深度學習GPU培訓系統）實際上是用於培訓Caffe深度學習模式的web應用程序（雖然我認為你可以破解源代碼然後使用Caffe以外其他的後端進行工作，但這聽起來就像一場噩夢）。

如果你曾經用過Caffe，那麼你就會知道通過它的終端來定義.prototxt文件、生成圖像數據、運行網絡並監管你的網絡訓練是相當繁瑣的。 DIGITS旨在通過讓你在瀏覽器中執行這些任務來解決這個問題。

此外，DIGITS的用戶界面非常出色，它可以為你提供有價值的統計數據和圖表作為你的模型訓練。另外，你可以通過各種輸入輕鬆地可視化網絡中的激活層。最後，如果您想測試一個特定的圖像，您可以把圖片上傳到你的DIGITS服務器或進入圖片的URL，然後你的Caffe模型將會自動分類圖像並把結果顯示在瀏覽器中。乾淨利落！

Blocks

說實話，雖然我一直想嘗試，但截至目前我的確從來沒用過Blocks（這也是我把它包括在這個列表裡的原因）。就像許多個在這個列表中的其他庫一樣，Blocks建立在Theano之上，呈現出一個用戶友好型的API。

deepy

如果讓你猜deepy是圍繞哪個庫建立的，你會猜什麼？

沒錯，就是Theano。

我記得在前一段時間用過deepy（做了初始提交），但在接下里的大概6-8個月我都沒有碰它了。我打算在接下來的博客文章里再嘗試一下。

pylearn2

雖然我從沒有主動地使用pylearn2，但由於歷史原因，我覺得很有必要把它包括在這個列表裡。 Pylearn2不僅僅是一般的機器學習庫（地位類似於scikit-learn），也包含了深度學習算法的實現。

對於pylearn2我最大的擔憂就是（在撰寫本文時），它沒有一個活躍的開發者。正因為如此，相比於像Keras和mxnet這樣的有積極維護的庫，推薦pylearn2我還有些猶豫。

Deeplearning4j

這本應是一個基於Python的列表，但我想我會把Deeplearning4j包括在這裡，主要是出於對他們所做事迹的無比崇敬——Deeplearning4j為JVM建立了一個開源的、分佈式的深度學習庫。

如果您在企業工作，你可能會有一個塞滿了用過的Hadoop和MapReduce服務器的儲存器。也許這些你還在用，也許早就不用了。

你怎樣才能把這些相同的服務器應用到深度學習里？

事實證明是可以的——你只需要Deeplearning4j。

總計

以上就是本文關於13個最常用的Python深度學習庫介紹的全部內容

python怎麼學習？

學習Python編程技術的流程與步驟，自學與參加培訓學習都適用。

一、清楚學習目標

無論是學習什麼知識，都要有一個對學習目標的清楚認識。只有這樣才能朝着目標持續前進，少走彎路，從學習中得到不斷的提升，享受python學習計劃的過程。

雖然目前的編程語言有很多，但是基礎語法上的概念，本質上都是相通的。可以做到一通百通。所以沒有必要為了學哪門語言糾結太多。

python是目前市面上，我個人認為是最簡潔最優雅最有錢途最全能的編程語言，沒有之一。所以既然你決定了要學習python，那麼就需要先下一個決心，至少決定要作為自己的主力語言。

python是全能語言，社區龐大，有太多的庫和框架。你只需要找到合適的工具來實現想法，省去了造輪子的精力。

coder可以寫儘可能少的代碼來實現同等的功能。「人生苦短，我用python」是至理名言。

如果實現一個中等業務複雜度的項目，在相同的時間要求內，用java實現要4-5個碼農的話，用python實現也許只需要1個。這就是python最大的優勢了。

二、基本python 知識學習

1.  了解Python是什麼，都能做些什麼？

2.  知道什麼是變量、算法、解釋器

3.  Python基本數據類型

4.  列表和元組的操作方法

5.  字符串操作方法

6.  基本的字典操作方法

以上這些可以略微掌握之後就進行下一步，遇到忘記不會的可以再參考一下書和筆記。

雖然看書學編輯是效率最低的事情。且不說書的內容基本過時。就是比較較的翻譯也很晦澀，照書寫了代碼跑不通，不斷報錯。是很打擊學習積極性的。

不過，介紹語法的基礎書，還是可以買一本，作為手冊查閱之用。這類基礎書籍買一本就好，找個周末休息時間，一天便可看完。

三、掌握Python的條件、循環和相關的執行語句

任何知識它的基礎知識都是有些枯燥的，現在我們就可以動手來做一些邏輯層面的東西了。掌握 if、else、elif、while、for、continue、break和列表推導式等這些語句的使用，還有程序中的異常處理。

四、面對對象知識

面對對象OOP，更高層次的Python程序結構，代碼的重用避免代碼冗餘，打包你的代碼，函數的參數、作用域等。

類，可以幫助我們減少大量的開發時間，提高編程的效率，對中大型項目十分關鍵。

五、項目實踐

在這個階段，一定要多動手實踐，查找和處理過程中遇到的錯誤和異常，遇到問題多上網搜索，也可以參考公眾號內的一些文章，或者加上咱們文章下方的老師領取合適的項目實例。

在成功的解決了這些問題之後，會有一種很大的成就感，這樣一個良性循環，才是你學習Python這類程序語言的最大動力。

以上是小姐姐總結學習Python的步驟和流程。當然參加我們的Python培訓課程，可以更快速、系統全面地掌握Python的各種知識。通過課後習題，讓大家動手動腦的參與，課後問題解答會讓你茅塞頓開。

培訓班還會有很多實用的Python項目，從零開始帶領大家一塊解決項目遇到的問題，避免浪費大量精力和時間。最終讓大家可以自行編寫想要的各種Python程序。

六：缺點

當然任何一門語言都有缺點，Python也不例外。小姐姐認為學習一門語言不僅需要清楚的知道學習步驟，做到心中有規劃。也需要適當的了解一下他的缺點，也是為了更好的掌握、完善。

1、第一個缺點就是運行速度和C程序比要慢很多，因為Python是解釋型語言，代碼在執行時會一行一行地翻譯成CPU能理解的機器碼，這個翻譯過程非常耗時，所以很慢。

2、第二個缺點就是代碼不能加密。如果要發佈你的Python程序實際上就是發佈源代碼，還好我們大部分用python是來寫應用程序,給用戶提供服務的，用戶其實不需要也不關心你的源碼。