深度学习python环境搭建

① 用python可以做深度学习吗

可以，而且pip里面有theano、tensorflow、lasagne、keras等等可以拿来用

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《Python深度学习》（[美]弗朗索瓦·肖莱）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名:Python深度学习

豆瓣评分:9.6

作者:[美] 弗朗索瓦•肖莱

出版社:人民邮电出版社

出品方:图灵教育

原作名:Deep Learning with Python

译者:张亮

出版年:2018-8

页数:292

内容简介

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦肖莱（Franois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

作者简介

弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）

Keras之父，TensorFlow机器学习框架贡献者，Kaggle竞赛教练，个人Kaggle竞赛全球排名曾获得第17名。目前任职于Google，从事人工智能研究，尤其关注计算机视觉与机器学习在形式推理方面的应用。

【译者简介】

张亮（hysic）

毕业于北京大学物理学院，爱好机器学习和数据分析的核安全工程师，译有《Python数据处理》《Python机器学习基础教程》等。

③ Python深度学习该怎么学

按照下面的课程安排学习：

阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：算法&设计模式
阶段八：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
阶段十：Linux系统&百万级并发架构解决方案
阶段十一：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

④ 深度学习是不是一定要有python基础

是的，深度学习是建立在Python的基础上。不过U就业的深度学习赠送 Python 第一阶段网课，为无 Python 编程基础学员提供学习资料。

⑤ 深度学习需要Python基础吗

无论你是Python小白，还是初级算法工程师，亦或是技术骨干，甚至是技术总监，都建议你不要错过中公教育与中科院专家共同研发的《AI深度学习》。
1）Python小白快速入门

如果你马上面临毕业找工作，或者打算转到互联网IT行业，我们赠送的Python入门网课，可以让无Python编程基础的你迅速入门。之后，高阶版的《AI深度学习》，可以让你系统地入门了解深度学习的前沿技术、应用成果，助你快速入行。

2）初级算法工程师的实操指南

如果你是刚入行不到3年，还在打基础的初级算法工程师，《AI深度学习》会让你以企业级项目的实操开始，逐步提升能力。课程由中科院专家亲自传授，可反复观看，让你随时随地查漏补缺，直面复杂的开发环境，比 “网络一下” 更精准。

3）技术骨干的进阶秘籍

如果你是团队的技术骨干，《AI深度学习》可以帮助你系统梳理语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术，搭建完整的技术体系；还能够帮你横向拓展相关领域知识，增强自身竞争力。

4）技术总监管理团队的神助攻

如果你是指点技术江山的一把手，这个紧跟市场需求开发的课程，可以帮助你快速掌握市场技术动向。课程交流群的不同学员，也可以让你了解每个层级人的真实想法，管理起来更加得心应手。

毫不夸张地说，只要你的工作与人工智能有关，《AI深度学习》就会成为你求职、工作、管理团队过程中不可或缺的神助攻。

⑥ 无需深度学习框架，如何从零开始用Python构建神

搭建由一个输入层，一个隐藏层，一个输出层组成的三层神经网络。输入层中的节点数由数据的维度来决定，也就是2个。相应的，输出层的节点数则是由类的数量来决定，也是2个。（因为我们只有一个预测0和1的输出节点，所以我们只有两类输出，实际中，两个输出节点将更易于在后期进行扩展从而获得更多类别的输出）。以x，y坐标作为输入，输出的则是两种概率，一种是0（代表女），另一种是1（代表男）。

⑦ 怎样用python实现深度学习

基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

⑧ Python的深度学习框架有哪些

中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：

第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍

• 深度学习的最新应用成果

• 单层/深度学习与机器学习

• 人工智能的关系及发展简

第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战

• 梯度下降优化方法

• 前馈神经网络的基本结构和训练过程

• 反向传播算法

• TensorFlow开发环境安装

• “计算图”编程模型

• 深度学习中图像识别的操作原理

第三阶段循环神经网络原理及项目实战

• 语言模型及词嵌入

• 词嵌入的学习过程

• 循环神经网络的基本结构

• 时间序列反向传播算法

• 长短时记忆网络（LSTM）的基本结构

• LSTM实现语言模型

第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战

• 生成式对抗网络（GAN）的基本结构和原理

• GAN的训练过程

• GAN用于图片生成的实现

第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战

• 多GPU并行实现

• 分布式并行的环境搭建

• 分布式并行实现

第六阶段深度强化学习及项目实战

• 强化学习介绍

• 智能体Agent的深度决策机制（上）

• 智能体Agent的深度决策机制（中）

• 智能体Agent的深度决策机制（下）

第七阶段车牌识别项目实战

• 数据集介绍及项目需求分析

• OpenCV库介绍及车牌定位

• 车牌定位

• 车牌识别

• 学员项目案例评讲

第八阶段深度学习前沿技术简介

• 深度学习前沿技术简介

• 元学习

• 迁移学习等

详情查看深度学习。

⑨ 如何通过Python进行深度学习

作者 | Vihar Kurama

编译 | 荷叶

来源 | 云栖社区

摘要：深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。本文就用一个小例子无死角的介绍一下深度学习！

人脑模拟

深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。此观点引出了“神经网络”这一术语。人脑中包含数十亿个神经元，它们之间有数万个连接。很多情况下，深度学习算法和人脑相似，因为人脑和深度学习模型都拥有大量的编译单元（神经元），这些编译单元（神经元）在独立的情况下都不太智能，但是当他们相互作用时就会变得智能。

我认为人们需要了解到深度学习正在使得很多幕后的事物变得更好。深度学习已经应用于谷歌搜索和图像搜索，你可以通过它搜索像“拥抱”这样的词语以获得相应的图像。－杰弗里·辛顿

神经元

神经网络的基本构建模块是人工神经元，它模仿了人类大脑的神经元。这些神经元是简单、强大的计算单元，拥有加权输入信号并且使用激活函数产生输出信号。这些神经元分布在神经网络的几个层中。

inputs 输入 outputs 输出 weights 权值 activation 激活

人工神经网络的工作原理是什么？

深度学习由人工神经网络构成，该网络模拟了人脑中类似的网络。当数据穿过这个人工网络时，每一层都会处理这个数据的一方面，过滤掉异常值，辨认出熟悉的实体，并产生最终输出。

输入层：该层由神经元组成，这些神经元只接收输入信息并将它传递到其他层。输入层的图层数应等于数据集里的属性或要素的数量。输出层：输出层具有预测性，其主要取决于你所构建的模型类型。隐含层：隐含层处于输入层和输出层之间，以模型类型为基础。隐含层包含大量的神经元。处于隐含层的神经元会先转化输入信息，再将它们传递出去。随着网络受训练，权重得到更新，从而使其更具前瞻性。

神经元的权重

权重是指两个神经元之间的连接的强度或幅度。你如果熟悉线性回归的话，可以将输入的权重类比为我们在回归方程中用的系数。权重通常被初始化为小的随机数值，比如数值0-1。

前馈深度网络

前馈监督神经网络曾是第一个也是最成功的学习算法。该网络也可被称为深度网络、多层感知机（MLP）或简单神经网络，并且阐明了具有单一隐含层的原始架构。每个神经元通过某个权重和另一个神经元相关联。

该网络处理向前处理输入信息，激活神经元，最终产生输出值。在此网络中，这称为前向传递。

inputlayer 输入层 hidden layer 输出层 output layer 输出层

激活函数

激活函数就是求和加权的输入到神经元的输出的映射。之所以称之为激活函数或传递函数是因为它控制着激活神经元的初始值和输出信号的强度。

用数学表示为：

我们有许多激活函数，其中使用最多的是整流线性单元函数、双曲正切函数和solfPlus函数。

激活函数的速查表如下：

反向传播

在网络中，我们将预测值与预期输出值相比较，并使用函数计算其误差。然后，这个误差会传回这个网络，每次传回一个层，权重也会根绝其导致的误差值进行更新。这个聪明的数学法是反向传播算法。这个步骤会在训练数据的所有样本中反复进行，整个训练数据集的网络更新一轮称为一个时期。一个网络可受训练数十、数百或数千个时期。

prediction error 预测误差

代价函数和梯度下降

代价函数度量了神经网络对给定的训练输入和预期输出“有多好”。该函数可能取决于权重、偏差等属性。

代价函数是单值的，并不是一个向量，因为它从整体上评估神经网络的性能。在运用梯度下降最优算法时，权重在每个时期后都会得到增量式地更新。

兼容代价函数

用数学表述为差值平方和：

target 目标值 output 输出值

权重更新的大小和方向是由在代价梯度的反向上采取步骤计算出的。

其中η 是学习率

其中Δw是包含每个权重系数w的权重更新的向量，其计算方式如下：

target 目标值 output 输出值

图表中会考虑到单系数的代价函数

initial weight 初始权重 gradient 梯度 global cost minimum 代价极小值

在导数达到最小误差值之前，我们会一直计算梯度下降，并且每个步骤都会取决于斜率（梯度）的陡度。

多层感知器（前向传播）

这类网络由多层神经元组成，通常这些神经元以前馈方式（向前传播）相互连接。一层中的每个神经元可以直接连接后续层的神经元。在许多应用中，这些网络的单元会采用S型函数或整流线性单元（整流线性激活）函数作为激活函数。

现在想想看要找出处理次数这个问题，给定的账户和家庭成员作为输入

要解决这个问题，首先，我们需要先创建一个前向传播神经网络。我们的输入层将是家庭成员和账户的数量，隐含层数为1， 输出层将是处理次数。

将图中输入层到输出层的给定权重作为输入：家庭成员数为2、账户数为3。

现在将通过以下步骤使用前向传播来计算隐含层（i，j）和输出层（k）的值。

步骤：

1， 乘法－添加方法。

2， 点积（输入＊权重）。

3，一次一个数据点的前向传播。

4， 输出是该数据点的预测。

i的值将从相连接的神经元所对应的输入值和权重中计算出来。

i = (2 * 1) + (3* 1) → i = 5

同样地，j = (2 * -1) + (3 * 1) → j =1

K = (5 * 2) + (1* -1) → k = 9

Python中的多层感知器问题的解决

激活函数的使用

为了使神经网络达到其最大预测能力，我们需要在隐含层应用一个激活函数，以捕捉非线性。我们通过将值代入方程式的方式来在输入层和输出层应用激活函数。

这里我们使用整流线性激活（ReLU）:

用Keras开发第一个神经网络

关于Keras：

Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow,CNTK,或Theano上。

使用PIP在设备上安装Keras,并且运行下列指令。

在keras执行深度学习程序的步骤

1，加载数据；

2，创建模型；

3，编译模型；

4，拟合模型；

5，评估模型。

开发Keras模型

全连接层用Dense表示。我们可以指定层中神经元的数量作为第一参数，指定初始化方法为第二参数，即初始化参数，并且用激活参数确定激活函数。既然模型已经创建，我们就可以编译它。我们在底层库（也称为后端）用高效数字库编译模型，底层库可以用Theano或TensorFlow。目前为止，我们已经完成了创建模型和编译模型，为进行有效计算做好了准备。现在可以在PIMA数据上运行模型了。我们可以在模型上调用拟合函数f（），以在数据上训练或拟合模型。

我们先从KERAS中的程序开始，

神经网络一直训练到150个时期，并返回精确值。

⑩ 深度学习需要有python基础吗

首先，深度学习需要Python基础，如果你会Java也是可以的，计算机专业同样可以学习。

深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：

(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。

(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。

(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。

深度学习作为实现机器学习的技术，拓展了人工智能领域范畴，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理。推动市场从无人驾驶和机器人技术行业扩展到金融、医疗保健、零售和农业等非技术行业，因此掌握深度学习的AI工程师成为了各类型企业的招聘热门岗位。

了解更多查看深度学习。