tensorflow框架 JAVA和python哪个比较有前途、好就业？
JAVA和python哪个比较有前途、好就业？
这不是说别的语言，也不是不学，近年来，我从领先公司的大数据项目中学到了东西，我写了更多的Scala代码。以flip spark为例，该公司的爬虫程序也使用Python
我想让你学习java，因为java并不缺乏资源，有很多学习资料、视频、书籍等，java不怕找不到工作。
关键是让您尽快进入软件编程行业，培养您的自信心和解决问题的能力。不要以为学了Java以后，你就只会从事Java了
你需要掌握的是学习的能力，掌握知识的方法，努力学好一门语言，以此类推，学好一门语言，学好其他语言这不是问题。
不想什么都学，尤其是刚开始的时候。彻底学习java，然后学习p打开应用程序是很容易的。我一两天就能用上这些资料。
认清目标，努力学习，努力实践，不要在选择Java或python上花费太多精力，选择哪一个是可以的，关键是要多写代码，努力工作，再试一次。
Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
如果您想用少量代码尽快构建和测试神经网络，keras是最快的，而且顺序API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例，与keras的简单操作相比，tensorflow编译码的构造过程非常复杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程非常痛苦）。此外，keras将模块化作为设计原则之一，用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法，keras可以是第一选择。
但是，包装后，keras将变得非常不灵活，其速度相对较慢。如果高度包装，上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外，由于tensorflow的速度较高，因此会选择tensorflow
如果您在验证您的想法时，想定义损失函数而不是使用现有的设置，与keras相比，tensorflow提供了更大的个性空间。此外，对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化，而keras提供的权限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制权，比如是否训练其中一个变量、操作梯度（以获得训练进度）等等。
尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能，但如果用户仍然追求一些高阶功能选择，例如研究特殊类型的模型，则需要tensorflow。例如，如果您想加快计算速度，可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外，它还提供了调试器功能，有助于推断错误和加快操作速度。
tensorflow框架 tflite文件 ni labview官网
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
