软件开发有前途吗？

人才短缺，前景无限。

面对Tensorflow，为何我选择PyTorch？

先来说说pytorch劣势。自从其被发布以来pytorch更多被用于学术界而不是工业界的实际生产，主要是因为它不够成熟、很多接口不太稳定，加上其全面性也不够，tensorflow目前仍然有很多pytorch不支持的功能，比如快速傅里叶变换，但这一点劣势会随着pytorch的发展而逐渐减小。除此此外，相比于tensorflow的容易各处部署的静态图（这一点远胜于很多框架），以python优先的深度学习框架 pytorch在部署到其他产品会很不方便。

优势先从上手时间开始说，虽然在2015年发布之后tensorflow多方受宠，但是和theano一样，tensorflow使用的是静态计算图，对于新手来说有过多需要新学习的概念，这导致了不管是入门还是搭建，使用tensorflow都比pytorch困难。而在2017年pytorch被团队开源的主要原因之一也是让建立深度学习模型更加简单，这让它发展十分迅猛。在数据加载上，pytorch加载数据的API简单高效，其面向对象的API源自于porch（也是keras的设计起源），比tensorflow难学的API友好很多，使用户可以将重点放在实现自己的想法，而不是被框架本身束缚住。

速度上，pytorch并没有为了灵活性而放弃速度，虽然运行速度和程序员水平密切相关，但pytorch在相同情况下常有可能胜于其他框架的速度。另外，如果追求自定义拓展，pytorch也会是首选，因为虽然二者的构建和绑定有一定的相似点，但是tensorflow在拓展时会需要很多样板代码，但pytorch只用编写接口和实现。

PyTorch和Gluon有什么区别？

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pytorch和gluon有相同点，也有不同点。

相同点

两个多都是深度学习平台，都可以用于卷积神经网络、RNN等深度学习模型的搭建、训练、学习等工作。

不同点

首先，提供支持的公司不同，pytorch是Facebook的，gluon是亚马逊的。

然后，类型定位不同，如果详细划分，pytorch是一个比较灵活的后端深度学习平台，和tensorflow、mxnet这些算是一个类型，而gluon是一个高度集成的前端平台，和keras一个类型的，也就是说，gluon的一个函数或对象集成了mxnet的多个函数，gluon的一条命令能够完成mxnet的一堆任务，就想keras以tensorflow为后端一样，keras高度集成了tensorflow这些后端平台的函数。

其次，是编程方式，pytorch是基于命令式编程，简单但速度有限，gluon结合了符号式编程和命令式编程，兼备速度和简洁。

最后，是灵活度，pytorch集成度没有gluon那么高，所以高度可定制，gluon集成度太高，所以灵活度有限。

卷积定理定义是什么？

f(x，y) * h(x，y)F(u，v)H(u，v) 　　f(x，y)h(x，y)[F(u，v) * H(u，v)]/2π (A * B 表示做A与B的卷积） 　　二个二维连续函数在空间域中的卷积可求其相应的二个傅立叶变换乘积的反变换而得。反之，在频域中的卷积可用的在空间域中乘积的傅立叶变换而得。 　　这一定理对拉普拉斯变换、双边拉普拉斯变换、Z变换、Mellin变换和Hartley变换等各种傅里叶变换的变体同样成立。在调和分析中还可以推广到在局部紧致的阿贝尔群上定义的傅里叶变换。 利用卷积定理可以简化卷积的运算量。对于长度为n的序列，按照卷积的定义进行计算，需要做2N - 1组对位乘法，其计算复杂度为O(N * N)；而利用傅里叶变换将序列变换到频域上后，只需要一组对位乘法，利用傅里叶变换的快速算法之后，总的计算复杂度为O(N * log N)。这一结果可以在快速乘法计算中得到应用。

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