大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于动手深度学习python的问题，于是小编就整理了1个相关介绍动手深度学习Python的解答，让我们一起看看吧。
深度学习如何从菜鸟入门？
深度学习目前的应用领域很多，主要是计算机视觉和自然语言处理，以及各种预测等。对于计算机视觉，可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等，对于自然语言处理，可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等。
对于刚入行深度学习，想从事人工智能工业应用和研发的小白来说，选择一个适合自己的深度学习框架显得尤为重要。那么在选择深度学习框架的时候，要注意哪些内容呢？
通常我们在选择框架时要考虑易用性、性能、社区、平台支持等问题。初学者应该考虑容易上手的框架，偏工业应用的开发者可以考虑使用稳定性高、性能好的框架，偏研究性的开发者，一般选择易用而且有领先的模型基线的框架。
目前这个阶段，TensorFlow因为背靠谷歌公司这座靠山，再加上拥有庞大的开发者群体，而且***用了称为“可执行的伪代码”的Python语言，成为最受欢迎的主流框架之一。一些***的第三方库（如Keras、TFLearn）也基于它实现了很多成果，Keras还得到TensorFlow官方的支持。TensorFlow支持的上层语言也在逐渐扩大，对于不同工程背景的人转入的门槛正在降低。
因此，对于刚入行深度学习的小白，TensorFlow是一个非常好的选择，掌握TensorFlow对以后的求职发展很有帮助。
想要入门深度学习，因为它实在涉及了太多方面，所以其中所需要学习的东西也不少，虽然我学习深度学习的时间不算久，但是在学习中还是有自己的一些方法和历程，主要有三个：
看***
***教学现在变成大多数人会想到的首要自学方式了，在网易云课堂等平台上你会发现有很多的***都是在讲深度学习或者机器学习知识的。但是有一些***都是要付费的，而且会顺便教你 Python，但是我个人是没有去看这些课程，我推荐可以去看 Andrew Ng 的 DeepLearning.ai 的***，在网易云课堂上也能搜到免费的课程，课后的编程作业可以上网搜索。这个课程好在每个***都很浅显直观地说明一个知识点，平均每个***有 7 分钟，很短。全部看完结合作业的理解，也算是对深度学习有了个基本的认识。如果想要看原版的***及作业，可以去 Coursera 上付费观看，会提供课后作业并且帮你批改，还有社区交流，当你全部学完后还会给你颁发毕业证。
会实现
学习深度学习一定要会的一个语言就是 Python 了，你会发现基本上所有教深度学习的公开课上都会或多或少讲到 Python 的知识。所以如果你对于编程感兴趣，那么一个很好的方法就是试着使用代码去实现。我试过完全自己用 Python 写一个简单神经网络的代码，写完之后发现自己更加的知道其中的原理了。还有一个比较有趣的就是去 GitHub 上找一些项目，去跑。例如有 TensorFlow 风格转换项目，目标跟踪类的，没准跑着跑着突然就有个想法，想要试着应用到某个小东西上去。
多看书
有很多的书大篇幅地在讲理论，我个人觉得比较好的学习方法就是不一定要完全懂得其中的原理，先大概理解地去看，把整个知识面都过一遍，在之后实际应用或者操作时再深入的去理解，会更加印象深刻。看书学习不一定说要你硬啃理论，但是当你入门以后可以再回过头来仔细去看。推荐两本书：周志华的《机器学习》和 Ian GoodFellow 的《Deep Learning》，江湖分别称「西瓜书」和「花书」。
到此，以上就是小编对于动手深度学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于动手深度学习python的1点解答对大家有用。
