Python深度学习该怎么学？

Posted 2020-09-28

Python想必对我们来说已经很熟悉了，Python的发展带来了一股学习Python的浪潮，聪明的人早已看准这个发展的好时机开始学习Python，那么我想问你知道Python深度学习是什么吗？不懂了吧，那让小编给你普及一下这方面的知识吧。

 

深度学习目前已经成为了人工智能领域的突出话题。它在“计算机视觉”和游戏（AlphaGo）等领域的突出表现而闻名，甚至超越了人类的能力。近几年对深度学习的关注度也在不断上升。 

在这篇文章中，我们的目标是为所有Python深度学习的人提供一条学习之路，同时也是为想要进一步学习的人提供一条探索的路径。如果你准备好了，那么让我们开始吧！

步骤0：先决条件

建议在学习深度学习之前，你应该先了解一些机器学习的基础知识。

如果你想要一个简单的学习版本。那么可以看下面的列表：

数学基础（特别是微积分，概率和线性代数）

Python 基础

统计学基础

机器学习基础

建议时间：2-6个月

步骤1：机器配置

在进行下一步学习之前，你应该确保你有一个支持你学习的硬件环境。一般建议你至少拥有以下硬件：

一个足够好的 GPU（4+ GB），最好是 Nvidia

一个还可以的 CPU（比如：Intel Core i3，Intel Pentium 可能不适合）

4 GB RAM（这个取决于数据集大小）

如果你是一个硬件玩家，那么你可能已经拥有了所需的硬件。

如果你没有所需的规格，那么你可以租一个云平台来学习，比如 Amazon Web Service（AWS）。这是使用 AWS 进行深度学习的良好指南。

 

步骤2：初试深度学习

现在，你已经对这个领域有了一个初步的认识，那么你应该进一步深入了解深度学习。

这里有一些流行的深度学习库和运行他们的语言，下面是一个列表：

Caffe

DeepLearning4j

Tensorflow

Theano

Torch

其他一些著名的库：Mocha，neon，H2O，MXNet，Keras，Lasagne，Nolearn。

建议时间：1-3周

步骤3：选择你自己的领域

这是最有趣的部分，深度学习已经应用在各个领域中，并且取得了最先进的研究成果。如果你想更深入的了解，那么作为一个读者，你最适合的路径就是动手实践。这样才能对你现在了解的内容有一个更加深入的认识。

步骤4：深挖深度学习

现在你应该已经已经学会了基础的深度学习算法！但是前面的路程会更加艰苦。现在，你可以尽可能高效的利用这一新获得的技能。根据前面的步骤深挖深度学习。

步骤3和步骤4并没有给大家深入的介绍，因为考虑到视觉疲劳的问题，相信大部分人看完前两个步骤就已经感觉很费劲了，所以后面的两个步骤只是稍微描述了一下。

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