可以，没问题。夸张点说，甚至你只会 Python 都行。工作3年的算法工程师，只用过 Python，完全没问题。
大多数深度学习库（如 Torch 和 Tensorflow）都是用 C++（以及其他互补语言）编写的，这就是它们速度快的原因。您访问这些库所用的 API 是 Python 语言，这不会导致任何重大的性能问题。从本质上讲，CPU 密集型的工作是用 C++ 完成的。对 GPU 的依赖是另一回事。Python 实际上拥有相当多的工具和库（甚至 GUI ...
使用第三方工具，如SWIG：SWIG是一个自动生成C/C++接口的工具，可以自动生成Python和C/C++之间的接口。...
大多数深度学习库(如 Torch 和 Tensorflow)都是用 C++(以及其他互补语言)编写的,这就是它们速度快的原因。 您访问这些库所用的API是 Python 语言,这不会导致任何重大的性能问题。从本质上讲,CPU 密集型的工作是用 C++ 完成的。 对GPU 的依赖是另一回事。Python 实际上拥有相当多的工具和库(甚至 GUI 和游戏...
cppreference是一个免费网站,上面包含了关于C语言和C++的编程知识、库函数、以及诸多代码示例,目前连最新的C++20标准都支持了。 网址:http://zh.cppreference.com Java语言 学习路线 第一阶段、Java基础 JavaEE的学习内容从Java开发介绍开始,为你入门编程语言扫盲; ...
在科学计算以及深度学习领域,我们会经常使用numpy进行并行的数据处理。但是有时候我们需要把numpy的数据和一些C++的库,或者代码一起进行操作。当然,我们可以用一些传统的手段把C++的库或者代码包装到Python环境下进行操作,不过这有可能有比较大的性能损失,所以我们需要有一种在C++环境下直接操作numpy的array的方法。 一、...
1 深度学习的工作环境,一般流程 安装好conda 创建虚拟环境并且激活 conda create -n pytorch python=3.6source activate pytorch . 需要知道,使用conda命令安装库时,会安装其他的依赖库(或相关库),而且这些库也有默认的版本。所以在多个库相互兼容的情况下,想要安装指定版本的库,可以使用pip进行单独安装 ...
Python语言 学习路线 学习书籍 学习视频 资源推荐 C语言 学习路线 基础阶段 基础阶段入门篇,大家通过学习,应该熟练掌握C语言编程的基础语法知识,这些语法层面的知识是基础中的基础,必须熟练,目标是可以开发一些简单的控制台小程序。 知识点 初识C语言 / 了解C语言的发展史,搭建C开发环境 ...
在开始之前,让我们先来了解一下整个流程。下表展示了实现基于CPU的深度学习Python的步骤: 现在,让我们逐步进行每一步的实施。 步骤1: 数据准备 在深度学习中,数据准备是非常重要的一步。我们需要将数据加载到Python中,并对其进行预处理。以下是示例代码和注释: ...