摘要：
今天给各位分享深度学习python开发环境的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！本文目录一览：1、怎样用python实现深度学习... 今天给各位分享深度学习python开发环境的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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怎样用python实现深度学习
1、模式识别从你的描述问题的语言来看，题主似乎对模式识别没有较高的认识。所以在做基于深度学习的图像识别前，建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。
2、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。
3、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。
4、Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDarray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。
phthon电脑配置要求
电脑配置：i5以上处理器，内存8G以上（建议16G）、硬盘256G以上，固态硬盘最佳，64位Window系统。
可以参考如下配置：CPU为酷睿i5/i7内存4G/8G硬盘500G，或者用SSD前面一个为基础配置，后面的为更好的选项。网上价格3000~6000。
内存：4GB以上。硬盘：至少有200GB的可用空间。操作系统：Windows、linux或macos。当然，如果你打算进行大型项目开发或使用Python进行数据科学或人工智能应用程序开发，则可能需要更高级的电脑配置。
Python电脑配置：最低配置内存不低于4GB，对显卡没有要求；一般i5处理器，硬盘512G或者更大。Python+大数据、大数据电脑配置要求：处理器i5或者i7或以上，四核、内存16G、硬盘1T，独显2G以上。
一般来说能跑动winxp或者Linux就可以。最简单的是使用树莓派。学习不在于硬件环境，而在于你的求知欲。不要打着学习的旗号卖台电脑游戏机。
开发使用 如果电脑配置比较低，又想学编程，建议学习不吃配置的程序语言，比如Python、HPH。
分享!5个好用的Python工具
VisualStudio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。
Vim 位列最好的 Python IDE 工具前 5 名。它是一个 modal editor，可以从「文件编辑」中分割文件。相比最初的 Vi，Vim 有了巨大进步，功能更加强大。
Eclipse+PyDev。Eclipse是古老且流行的程序开发工具，支持多种编程语言；PyDev是 Eclipse 中用于开发Python程序的IDE。Eclipse+PyDev通常被用于创建和开发交互式的Web应用。（3）Vim。
Python Tutor Python Tutor是由Philip Guo开发的一个免费教育工具，可帮助开发者攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。
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