tensorflow和python先学哪个 为了写论文不做深入的研究，代码水平低选择tensorflow还是pytorch比较好？

为了写论文不做深入的研究，代码水平低选择tensorflow还是pytorch比较好？

Tensorflow很好，因为你可以直接使用keras

我的研究方向是大数据和人工智能。目前，我也正带着研发团队去做相关的落地项目，所以让我来回答这个问题。

大数据的研发围绕数据展开，涉及数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、展现和应用。涉及的岗位也很多，有的岗位难度大，比如数据安全和分析，有的岗位难度相对较小，比如数据整理和数据清理。

大数据的发展极大地促进了人工智能的发展，因为数据是智能的基础，所以从这个角度来看，大数据的发展和人工智能的发展必然是相互促进的。正是从大数据研发到机器学习，我进入了人工智能领域，这也是很多人进入人工智能领域的途径。

机器学习涉及的核心步骤包括数据收集、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。数据是机器学习的基础。只有有足够的训练数据，机器学习才能顺利进行，而大数据的特点是海量数据。

人工智能的研究主要涉及自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学六个部分。可以说，人工智能是一门典型的跨学科专业，涉及的内容多而复杂。因此，人工智能虽然经历了半个多世纪的发展，但仍处于初级阶段。目前，随着大数据的发展，大量的agent被应用于许多特定场景。相信今后药剂的应用将更加普遍。

大数据和人工智能并不简单。它们都需要一个系统的学习过程和长期的实验。它们紧密相连。可以说你有我，我也有你。从学习的角度来说，建议从大数据入手，这样会比较顺畅。

大数据开发与人工智能哪个学起来比较难？如何学好大数据与人工智能？

建议先学java，再学python。就编程而言，Java和python都是面向对象的思想。然而，Java可以在较低的层次上学习数据结构和算法。先学习java会让你真正理解编程。我不是说学习Python不能理解编程。只是Python在中国的好课程还没有Java成熟。学习曲线不如学习成本好，Java是最好的选择学习会有点困难，但是一个好的学习教程会减少很多弯路

让我们先谈谈Python的缺点。python自发布以来，在学术界实际生产中的应用比工业界多，主要原因是它不够成熟，很多接口不稳定，综合性不够。Tensorflow仍有许多Python不支持的功能，如快速傅立叶变换，但随着Python的发展，这一缺点将逐渐减少。另外，与tensorflow的静态图相比，tensorflow的静态图很容易部署到任何地方（这比许多框架都要好得多），Python的深度学习框架比Python更先进，部署到其他产品上会非常不方便。

优势从一开始就有。尽管tensorflow自2015年发布以来受到了许多方面的青睐，比如theano，但tensorflow使用的是静态计算图。对于新手来说，有太多的新概念需要学习。因此，无论如何开始或构建，使用tensorflow都比python更困难。2017年，Python被团队开放源码的一个主要原因是更容易构建深度学习模型，这使得Python发展非常迅速。在数据加载方面，Python用于加载数据的API简单高效。它的面向对象API来自于porch（这也是keras的设计起源），它比tensorflow的困难API友好得多。用户可以专注于实现自己的想法，而不是被框架本身所束缚。

在速度方面，python不会为了灵活性而放弃速度。虽然运行速度与程序员的水平密切相关，但在相同的情况下，它可能比其他框架更好。另外，如果追求自定义扩展，python也会是首选，因为虽然两者的构造和绑定有一些相似之处，但tensorflow在扩展中需要大量的模板代码，而只有接口和实现是python编写的。

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