1Python语言的概况及发展历程
Python语言作为广受程序开发者喜爱的开发工具，是一种面向对象的语言。从20世纪90年代初诞生至今，被广泛的应用在机器学习、深度学习、图像识别等科学计算当中。尤其在当下大数据时代，Python越来越受开发者的欢迎，高等院校、科研机构以及IT行业的开发人员在日常的事务管理中，Python语言因其强大的数据处理和数据可视化能力被频繁使用。Python语言在版本更替的过程中，越来越多的工具包加入其中，这些软件包进一步提高了Python语言的数据处理能力。目前，Python语言已经成为解决大数据算法问题的不二之选。Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆（GuidovanRossum）[35]，在其发展过程中，产生了许多版本，最早年10月16日发布了Python，年12月3日发布了Python3，在年的时候，Python被评为最受程序员喜欢的语言。其特点：
?简洁性；?易读性；?可扩展性目前，国内外的许多知名高校如麻省理工，卡耐基梅隆等都将Pyhton语言作为基础性的编程语言来进行教学，尤其是在程序设计和编程导论这类课程中。相比于其他面向对象语言，Python语言还有一项所独有的规则，即缩进规则，该规则使得Python语言在整体上具有整齐划一的清晰风格。Python语言发展至今，其缩进规则已经成为其语法中非常重要的一项规则。这样的规则就使得Python语言成为一种非常易于维护的语言，这为以后在世界范围内的快速发展奠定了基础，使其成为应用广泛，最受用户欢迎的语言之一。为方便程序开发人员，Python中提供了许多方便的科学计算包，例如进行科学计算的基础包NumPy、深度学习的基础包PyTorch，数据分析包Pandas，深度学习框架即Caffe，计算机视觉库OpenCV，医学图像处理库ITK，三维可视化库VTK等。下面分别对这些进行介绍。2Python软件包
在Python中，有很多用于科学计算的软件包，为我们提供了许多方便快捷的函数，特别是在科学计算和数据分析方面，为我们解决工程问题提供了很多方便。其中有进行科学计算的基础包NumPy，数据分析包pandas以及pytorch，caffe2等，1．NumPy
NumPy是一种基础数据包，在Python中主要提供科学计算的相关函数，可进行复杂的数据计算，具有以下一些特点：?提供高效处理函数；?N维数组对象定义；?支持向量化的操作；?存储大型矩阵以及矢量处理；?高效的列表(nestedliststructure)结构。NumPy为程序开发人员提供了许多数据类型，其中最主要的是N维数组类型ndarray，其与原生Python列表的区别如下图所示：在上图中，Ndarray中存储的数据类型都是相同的，而Python原生列表中的数据的类型都是任意的，这就使得Ndarray中数据的存放地址都是连续的，而Python原生列表中数据与数据的地址都是随机存储的。这样的存储方式就使得Nadarry在批量处理数组元素的时候更快。2．Pandas
在NumPy基础包中包含了一个数据分析包Pandas，该包是专门为解决数据分析任务而开发的，Pandas具有以下特点：?开源性，Pandas以开源性质发布的；?定义不同维数的数据结构；?定义了字符串、boolean等多种不同的数据类型。3．PyTorch
PyTorch是由一种深度学习框架，由Facebook团队开发，其特点如下：?Pytorch使用动态计算图；?使用GPUs进行计算；?拥有丰富的API。因此，Pytorch一经发布，便受到了许多的开发人员和科研人员的喜爱，成为人工智能领域最受欢迎的工具之一。其优点如下：?简洁代码易于理解：PyTorch的设计采用由低到高的抽象层次，追求最少的封装，使得其代码更容易被开发者所接受；?高效的运行速度：在许多的测评当中，相较于其他的深度学习框架，PyTorch的运行速度更具优势；?友好易用接口：PyTorch沿用Torch的接口设计，让程序开发者不必考虑太多关于框架本身的束缚，尽可能地只专注于实现自己的想法；?社区服务成熟：Facebook研究团队提供的网络社区方便了开发者的相互讨论，线上交流，详细的指南说明提供了完整的文档，更加方便程序的开发。PyTorch利用其优势可进行高效率的生产和灵活的实验。Pytorch的便捷和高效的计算效率以及其本身所具备的独特优势，让它在众多的深度学习框架中脱颖而出，成为人工智能处理最有效的工具。4．Caffe2包
Caffe2（Convolutionalarchitectureforfastfeatureembedding2）于年4月18日发布，由C++语言开发，是一种典型的开源深度学习框架，它既可以在CPU上运行也可以在GPU上运行，其特点是使用简单、运行速度快、代码易于扩展和成熟的社区等优势，Caffe2一经发布便得到众多的研究开发人员的使用。Caffe和Caffe2是两种典型的深度学习框架，它们在输入层和隐藏层上却有着较大的区别，具体如下图2所示：从图中我们看出，Caffe2把Caffe中的权重值和偏置值挪到了输入层当中，中间的隐藏层叫做Operators，Operatpr是Caffe2的基本计算单位，每个Operator都包括所需的计算逻辑。这种差异同样也体现在神经网络的构成方式上。Caffe网络是由粒度较粗的层组成，即每层的权重值和偏置值都是以层级别存储的，这种做法虽然简单直观，其缺点如下：
（1）平台优化繁琐，在对arm进行具体优化时，不仅只实现该层的arm实现，还要修改其他地方的代码。
（2）需要修改caffe.proto文件才能添加新的层，且需要重新编译，特别是在添加多层时更复杂。
（3）偏置值和权重值的参数和层绑定在一起，设置复杂。
在Caffe2中，由于权重值和偏置值都挪到了输入层当中，使得每一层可以由更细粒度的operator组合而成，除此之外还采用了其他深度学习框架。Caffe2优点如下：
（1）支持多平台，在Caffe2中operator仅仅是处理数据的逻辑，这就可以有针对性的优化，这种优化还包括多个operator组合的优化。（2）新层生成更加方便，每一层变成了operator的组合，剥离了权重值和偏置值的参数。而另一方面也可以更方便的对权重值和偏置值进行控制。例如把权重值和偏置值都当成参数，就可以把一个函数变成一类函数了。（3）代码编写高效，可以以声明式的方式对神经网络进行编写，向使用latex编写文档一样，使用所见即所得的方式。Caffe2作为一款非常出色的开源深度学习框架，从结构、性能、代码质量以及官方文档和实例的详尽程度来看，无论是对于刚接触深度学习的新手还是专业的开发研究人员，都可以大大降低学习的难度。目前Caffe已经可以充分利用英伟达的GPU深度学习平台，并且可以根据运行的状态在CPU和GPU之间进行无缝切换。预览时标签不可点收录于合集#个上一篇下一篇