深度学习入门 : 基于Python的理论与实现

  第 1章　Python 入门

2

再者，在科学领域，特别是在机器学习、数据科学领域，

Python

也被

大量使用。

Python

除了高性能之外，凭借着

NumPy

、

SciPy

等优秀的数

值计算、统计分析库，在数据科学领域占有不可动摇的地位。深度学习的

框架中也有很多使用

Python

的场景，比如

Caffe

、

TensorFlow

、

Chainer

、

Theano

等著名的深度学习框架都提供了

Python

接口。因此，学习

Python

对使用深度学习框架大有益处。

综上，

Python

是最适合数据科学领域的编程语言。而且，

Python

具有

受众广的优秀品质，从初学者到专业人士都在使用。因此，为了完成本书的

从零开始实现深度学习的目标，

Python

可以说是最合适的工具。

1.2

Python的安装

下面，我们首先将

Python

安装到当前环境（电脑）上。这里说明一下安

装时需要注意的一些地方。

1.2.1

　

Python版本

Python

有

Python

2.

x

和

Python

3.

x

两个版本。如果我们调查一下目前

Python

的使用情况，会发现除了最新的版本3.

x

以外，旧的版本2.

x

仍在被

大量使用。因此，在安装

Python

时，需要慎重选择安装

Python

的哪个版

本。这是因为两个版本之间没有兼容性（严格地讲，是没有“向后兼容性”），

也就是说，会发生用

Python

3.

x

写的代码不能被

Python

2.

x

执行的情况。

本书中使用

Python

3.

x

，只安装了

Python

2.

x

的读者建议另外安装一下

Python

3.

x

。

1.2.2

　使用的外部库 ...