神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(二)(开发环境介绍)

开发环境介绍

Python3

1.结构清晰,简单易学

2.丰富的标准库

3.强大的的第三方生态系统

4.开源、开放体系

5.高可扩展性:胶水语言

6.高可扩展性:胶水语言

7.解释型语言,实现复杂算法时效率较低

(解释型语言是相对于编译型语言存在的,其源代码不是直接翻译成机器语言,而是先翻译成中间代码,再由解释器对中间代码进行解释运行。程序不需要编译,程序在运行时才翻译成机器语言,每执行一次都要翻译一次。)

 

TensorFlow2.0

简单清晰,易于扩展,极大地降低了深度学习编程的门槛。

Anaconda3            

1.一个用于科学计算的Python发行版

2.预安装了NumPy、Matplotlib等成熟的开源包和科学计算工具

3.强大的包管理和环境管理

                包管理:安装、更新、卸载工具包;

                             在安装工具包时,自动安装相应的依赖包。

                环境管理:可以在同一台机器上创建几个相互独立的虚拟环境;

                               可以隔离不同项目所需要的不同版本的工具包;

                               不同的环境之间可以快速切换。

课程链接:https://www.icourse163.org/course/XUST-1206363802?tid=1206674203

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