大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习框架不支持python的，于是小编就整理了3个相关介绍深度学习框架不支持Python的解答，让我们一起看看吧。
人工智能方向需要学习python还是深度学习呢？
这两个都需要学习，Python作为人工智能首选的语言来说，他的简单易学好上手是作为人工智能开发工具的首选，而深度学习的出现是机器学习的突破。成功的从人工到智能，所以要是想不如人工智能领域还是需要两者都去学习
目前中科院叶佩军老师出了一个深度学习的课程，包含Python+深度学习，有兴趣可以看一下
***://xue.ujiuye***/class-142991/
有一定的事实证明，Python语言更适合初学者，大致分为五个阶段的学习。Python语言并不会让初学者感到晦涩，它突破了传统程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门人工智能的首选语言。
学习编程并非那么容易，有的人看完了Python语法觉得特别简单，但再往后看就懵了，因为到后期发现并不能学以致用，理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门，一般在2W左右，根据自己的实际需要到“U”就业实地了解，可以先在试听之后，再选择适合自己的。
python人工智能学习什么框架？
感谢邀请回答。
人工智能现在有2个方向。
一。机器学习
机器学习首先要介绍的是sklearn，这个是开源的基于python语言的机器学习工具包。其中包含了有分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等大多数机器学习算法包和数据处理包。
预处理：特征提取和归一化。
回归：预测与对象相关联的连续值属性
聚类：将相似对象自动分组
Python为什么适用于大数据和AI？
准确地说，是为什么Python适合AI和数据分析，也就是人工智能开发，而大数据开发领域还是Java占据着绝对的优势的。
那么接下来我们来看看到底Python为什么会成为AI编程语言的王者。
不想为臃肿的代码买单
从语法讲，Python几乎已经是极致简洁了，可以说非常方便，尤其是比起J***a这种语言，那简直是非常的简洁，明明别的语言可能要100行代码才能搞定的事情，Python只需要10行代码就能帮你搞定，那么这时候你选择什么语言？Python学习成本相对于其他编程语言要小很多，入门门槛也要小很多，而且可读性非常强。
只关系自己的核心业务
只关心核心的研究业务，其他的交给高效的C/C++后台，而python只要关注好自己的核心业务就好了，而AI科学家们更没有必要花更多的时间去搞C/C++这种时间成本非常高的工业级编程语言。
一旦不好搞定扩展方便
Python另外一个优势就是好扩展，Python可以很方便的通过C实现扩展，这就让Python的优势明显，一旦出现Python确实很难实现，找C现成的解决方案或者直接***用C语言扩展就可以了，这一点非常方便。
但Python也缺点很多
直到今天，因为两个版本并行，虽然明面上是Google支持，但是其实没有真正的大企业和像J***a一样的社区支持，所以26岁的Python 都还没有一个官方的 JIT 编译器，要知道Android在2.2时代，Dalvik 虚拟机增加了 JIT，运行速度显著提升。她的语法也远没有ruby那么优美，但即使这样他还是成了数据分析第一语言，人工智能第一语言，网络黑客第一语言。纯 Python 的速度很慢，相对于C语言来说有时候效率会慢上数千倍。单个Python 程序无法在多核上并发执行。
还有一点是Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行，很多[_a***_]需要同时维护两个不同的版本，这个开发者简直带来了太多的麻烦。
早期在人工智能研究领域其实是Lisp语言占据主导，Lisp语言更接近数学本质，但是这门语言学习成本极大，要想用好Lisp你不得不学好emacs文本编辑器，这对大部分人的时间成本是不可控的。而且Lisp和Emacs学习成本极大，有了Python就可以完全省去这些麻烦事情，更多的关注到人工智能研究本身，而不是花太多的时间去倒腾工具了。
到此，以上就是小编对于深度学习框架不支持python的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习框架不支持python的3点解答对大家有用。
