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。而Tensorflow、...

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。在keras执行深度学习程序的步骤1，加载数据；2，创建模型；3，编译模型；4，拟...

Numba是一个Python编译器，可以编译Python代码，以在支持CUDA的GPU上执行。Numba直接支持NumPy数组。ApacheMXNet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数组。

Tornado的实现非常简洁明了，使用python的生成器作为协程，利用IOLoop实现了调度队列。第二个问题是数据库的性能，这里说的数据库包括MongoDB和Redis，我这里分开讲。先讲MongoDB的问题，MongoDB主要存储不同的用户对于验证的不...

从零开始用Python构建神经网络动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用python语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像Tensorflow那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。...

TensorFlow主要就是使用Python来开发，你百度TensorFlow社区，上面有教程。我个人认为，学习深度学习主要是看框架。因为TensorFlow支持多种语言。而有些深度学习框架只支持一种语言。

是计算机科学和统计学的交叉学科。而python是一门计算机编程语言。所以理论上python可以实现任何的算法，包括深度学习的算法。而深度学习的算法也可以由任何一种计算机语言实现。所以题主问的这个问题本身就有问题。

如果我必须选出一个最喜欢的深度学习Python库,我将很难在Keras和mxnet中做出抉择——但最后,我想我会选Keras。说真的,Keras的好处我说都说不完。Keras是一个最低限度的、模块化的神经网络库,可以使用Theano或TensorFlow作为后端。Keras...

可以，而且pip里面有theano、tensorflow、lasagne、keras等等可以拿来用

Python学得倒不用很深，循环跟函数还有类学完就可以搞深度学习了。新手用深度学习库先跑跑，真要进阶还要修改的话，你会发现瓶颈其实在数学