摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 深度学习实例的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python 深度学习实例的解答，让我们一起看看吧。深度学习和Py... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 深度学习实例的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python 深度学习实例的解答，让我们一起看看吧。
深度学习和Python的关系大吗？
有一定关系，但没有必然的联系。深度学习是一种算法，大家对他的研究一般都是通过某个深度学习框架进行，很少从头去写代码的。比较出名的框架有caffe,torch,tensorflow,pytorch。
比如说最初很有名的一个深度学习框架caffe,是用C++实现的，他的作者是一个中国人，贾扬清。贾大牛本科毕业于清华大学，这个框架是他在加州理工伯克利分校读博时候的作品，后来这个框架由这个学校团队在维护。它主要应用在卷积神经网络上面。caffe有python接口,就是说可以用python程序来控制caffe的运行。
Torch是另外一个比较流行的深度学习框架，这个深度学习框架是用Lua语言写的。Lua语言相对比较小众，很多人用它来写游戏脚本。Torch最初的支持者是facebook。它相对于caffe来说更擅长在RNN方面的计算。
后来谷歌开发了tensorflow,采用的语言就是python,由于谷歌的大力支持，用tensorflow的人越来越多，再加上python本身有相当多数据处理方面的包。采用python进行深度学习的研究越来越主流。
于是，Facebook也把torch改进了一下，把它跟python结合了一下，搞了个pytorch。pytorch使用上比tensorflow要简单的多，再加上背后有Facebook的支持，很快与tensorflow有分庭抗礼之势。
总结一下，本来深度学习跟python没什么必然联系，一个是算法，一个是编程语言。但是研究深度学习大家一般都采用深度学习框架，而主流的深度学习框架tensorflow,pytorch都是用python写的，caffe也可以用python控制，两者因此也就有了联系。
这就给了很多奸商空子，打着深度学习的招牌教python,实际上教的东西跟深度学习半毛钱关系钱都没有。在此严重鄙视。
使用Python，你自己做过哪些有趣的事情？
做过哪些有趣的事？这个就非常多了，作为一门胶水型语言，python第三方库扩展丰富，自然能做的趣事也非常多，下面我简单介绍3个，感兴趣的朋友可以尝试一下：
<strong>下载网页视频you-get
这是python专门提供的一个免费网页视频下载工具，可以轻松下载B站、优酷、美拍等主流网站视频（图片、音频等也同样支持），只需输入视频网页地址，便可自动完成视频的提取、解析和下载，支持批量下载、***，如果你缺少一个轻便灵活的网页视频下载工具，可以使用一下you-get，轻便灵活、易于操作，虽然基于python开发，但不需要编写一行python代码，当然，同类型的***-dl也是一个不错的选择：
绘制词云图wordcloud
这是python专门提供的一个词云绘制库，免费、开源、跨平台，可以轻松基于词频绘制出各种漂亮的词云图片，在文本分析以及文本挖掘方面有着广泛的使用，如果你需要基于海量词库显示出哪些是重点词、高频词，可以使用一下wordcloud，结果一目了然，当然，同类型的pyecharts也非常不错，但效果相对于wordcloud来说，会相差不少：
二维人脸识别face recognition
这是python专门提供的一个二维人脸识别库，基于dlib深度识别技术，可以轻松标注并提取出人脸，无需单独构建训练模型，如果你需要快速、精准的识别人脸，又疲于算法的设计以及模型的构建，可以使用一下face recognition，只需简单几行代码即可快速完成人脸的识别，当然，同类型的opencv也是一个非常不错的选择，但某些算法可能需要自己单独实现：
除了以上3件事，python还可以做许多其他有趣的事，例如基于itchat实现微信智能聊天、基于turtle绘制小猪佩奇、基于网络爬虫获取你需要的各种数据，总之，你能想到的，python几乎都可以实现，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
到此，以上就是小编对于python 深度学习实例的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 深度学习实例的2点解答对大家有用。
