python和深度學習接軌

㈠ 怎樣用python實現深度學習

基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。
機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python介面。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網路僅僅需要寥寥數十行代碼，即可藉助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。
值得一提的是，無論什麼框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由於Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯於數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。

㈡ 如何用Python一門語言通吃高性能並發，GPU計算和深度學習

一、os模塊概述

Python os模塊包含普遍的操作系統功能。如果你希望你的程序能夠與平台無關的話，這個模塊是尤為重要的。(一語中的)

二、常用方法

1、os.name

輸出字元串指示正在使用的平台。如果是window 則用'nt'表示，對於Linux/Unix用戶，它是'posix'。

2、os.getcwd()

函數得到當前工作目錄，即當前Python腳本工作的目錄路徑。

3、os.listdir()

返回指定目錄下的所有文件和目錄名。

>>> os.listdir(os.getcwd())
['Django', 'DLLs', 'Doc', 'include', 'Lib', 'libs', 'LICENSE.txt', 'MySQL-python-wininst.log', 'NEWS.txt', 'PIL-wininst.log', 'python.exe', 'pythonw.exe', 'README.txt', 'RemoveMySQL-python.exe', 'RemovePIL.exe', 'Removesetuptools.exe', 'Scripts', 'setuptools-wininst.log', 'tcl', 'Tools', 'w9xpopen.exe']

㈢ 如何通過Python進行深度學習

作者 | Vihar Kurama

編譯 | 荷葉

來源 | 雲棲社區

摘要：深度學習背後的主要原因是人工智慧應該從人腦中汲取靈感。本文就用一個小例子無死角的介紹一下深度學習！

人腦模擬

深度學習背後的主要原因是人工智慧應該從人腦中汲取靈感。此觀點引出了「神經網路」這一術語。人腦中包含數十億個神經元，它們之間有數萬個連接。很多情況下，深度學習演算法和人腦相似，因為人腦和深度學習模型都擁有大量的編譯單元（神經元），這些編譯單元（神經元）在獨立的情況下都不太智能，但是當他們相互作用時就會變得智能。

我認為人們需要了解到深度學習正在使得很多幕後的事物變得更好。深度學習已經應用於谷歌搜索和圖像搜索，你可以通過它搜索像「擁抱」這樣的詞語以獲得相應的圖像。－傑弗里·辛頓

神經元

神經網路的基本構建模塊是人工神經元，它模仿了人類大腦的神經元。這些神經元是簡單、強大的計算單元，擁有加權輸入信號並且使用激活函數產生輸出信號。這些神經元分布在神經網路的幾個層中。

inputs 輸入 outputs 輸出 weights 權值 activation 激活

人工神經網路的工作原理是什麼？

深度學習由人工神經網路構成，該網路模擬了人腦中類似的網路。當數據穿過這個人工網路時，每一層都會處理這個數據的一方面，過濾掉異常值，辨認出熟悉的實體，並產生最終輸出。

輸入層：該層由神經元組成，這些神經元只接收輸入信息並將它傳遞到其他層。輸入層的圖層數應等於數據集里的屬性或要素的數量。輸出層：輸出層具有預測性，其主要取決於你所構建的模型類型。隱含層：隱含層處於輸入層和輸出層之間，以模型類型為基礎。隱含層包含大量的神經元。處於隱含層的神經元會先轉化輸入信息，再將它們傳遞出去。隨著網路受訓練，權重得到更新，從而使其更具前瞻性。

神經元的權重

權重是指兩個神經元之間的連接的強度或幅度。你如果熟悉線性回歸的話，可以將輸入的權重類比為我們在回歸方程中用的系數。權重通常被初始化為小的隨機數值，比如數值0-1。

前饋深度網路

前饋監督神經網路曾是第一個也是最成功的學習演算法。該網路也可被稱為深度網路、多層感知機（MLP）或簡單神經網路，並且闡明了具有單一隱含層的原始架構。每個神經元通過某個權重和另一個神經元相關聯。

該網路處理向前處理輸入信息，激活神經元，最終產生輸出值。在此網路中，這稱為前向傳遞。

inputlayer 輸入層 hidden layer 輸出層 output layer 輸出層

激活函數

激活函數就是求和加權的輸入到神經元的輸出的映射。之所以稱之為激活函數或傳遞函數是因為它控制著激活神經元的初始值和輸出信號的強度。

用數學表示為：

我們有許多激活函數，其中使用最多的是整流線性單元函數、雙曲正切函數和solfPlus函數。

激活函數的速查表如下：

反向傳播

在網路中，我們將預測值與預期輸出值相比較，並使用函數計算其誤差。然後，這個誤差會傳回這個網路，每次傳回一個層，權重也會根絕其導致的誤差值進行更新。這個聰明的數學法是反向傳播演算法。這個步驟會在訓練數據的所有樣本中反復進行，整個訓練數據集的網路更新一輪稱為一個時期。一個網路可受訓練數十、數百或數千個時期。

prediction error 預測誤差

代價函數和梯度下降

代價函數度量了神經網路對給定的訓練輸入和預期輸出「有多好」。該函數可能取決於權重、偏差等屬性。

代價函數是單值的，並不是一個向量，因為它從整體上評估神經網路的性能。在運用梯度下降最優演算法時，權重在每個時期後都會得到增量式地更新。

兼容代價函數

用數學表述為差值平方和：

target 目標值 output 輸出值

權重更新的大小和方向是由在代價梯度的反向上採取步驟計算出的。

其中η 是學習率

其中Δw是包含每個權重系數w的權重更新的向量，其計算方式如下：

target 目標值 output 輸出值

圖表中會考慮到單系數的代價函數

initial weight 初始權重 gradient 梯度 global cost minimum 代價極小值

在導數達到最小誤差值之前，我們會一直計算梯度下降，並且每個步驟都會取決於斜率（梯度）的陡度。

多層感知器（前向傳播）

這類網路由多層神經元組成，通常這些神經元以前饋方式（向前傳播）相互連接。一層中的每個神經元可以直接連接後續層的神經元。在許多應用中，這些網路的單元會採用S型函數或整流線性單元（整流線性激活）函數作為激活函數。

現在想想看要找出處理次數這個問題，給定的賬戶和家庭成員作為輸入

要解決這個問題，首先，我們需要先創建一個前向傳播神經網路。我們的輸入層將是家庭成員和賬戶的數量，隱含層數為1， 輸出層將是處理次數。

將圖中輸入層到輸出層的給定權重作為輸入：家庭成員數為2、賬戶數為3。

現在將通過以下步驟使用前向傳播來計算隱含層（i，j）和輸出層（k）的值。

步驟：

1， 乘法－添加方法。

2， 點積（輸入＊權重）。

3，一次一個數據點的前向傳播。

4， 輸出是該數據點的預測。

i的值將從相連接的神經元所對應的輸入值和權重中計算出來。

i = (2 * 1) + (3* 1) → i = 5

同樣地，j = (2 * -1) + (3 * 1) → j =1

K = (5 * 2) + (1* -1) → k = 9

Python中的多層感知器問題的解決

激活函數的使用

為了使神經網路達到其最大預測能力，我們需要在隱含層應用一個激活函數，以捕捉非線性。我們通過將值代入方程式的方式來在輸入層和輸出層應用激活函數。

這里我們使用整流線性激活（ReLU）:

用Keras開發第一個神經網路

關於Keras：

Keras是一個高級神經網路的應用程序編程介面，由Python編寫，能夠搭建在TensorFlow,CNTK,或Theano上。

使用PIP在設備上安裝Keras,並且運行下列指令。

在keras執行深度學習程序的步驟

1，載入數據；

2，創建模型；

3，編譯模型；

4，擬合模型；

5，評估模型。

開發Keras模型

全連接層用Dense表示。我們可以指定層中神經元的數量作為第一參數，指定初始化方法為第二參數，即初始化參數，並且用激活參數確定激活函數。既然模型已經創建，我們就可以編譯它。我們在底層庫（也稱為後端）用高效數字型檔編譯模型，底層庫可以用Theano或TensorFlow。目前為止，我們已經完成了創建模型和編譯模型，為進行有效計算做好了准備。現在可以在PIMA數據上運行模型了。我們可以在模型上調用擬合函數f（），以在數據上訓練或擬合模型。

我們先從KERAS中的程序開始，

神經網路一直訓練到150個時期，並返回精確值。

㈣ 簡單的了解過Python，可以學習深度學習嗎

有Python基礎的話就可以進行深度學習了呢， 因為深度學習這門課程主要是對於人工智慧領域的一個提升課程，所以有編程基礎的話學習起來會更好一些。 不過如果之後想要走人工智慧這個方向的話，還是建議先系統學習Pytthon，然後再進行深度學習課程的學習。

㈤ Python要學習到什麼地步，可以更好的去學習深度學習

《Python深度學習》】這是一本英文版引進的Python深度學習入門書，英文版書名：Deep Learning with Python，由Keras 之父、Google 人工智慧研究員 François Chollet 著作，在豆瓣評分9.5。在18年8月份圖靈上架了中文版。Keras 是最受歡迎且發展最快的深度學習框架之一，被廣泛推薦為上手深度學習的最佳工具。
本書的目標讀者是那些具有 Python 編程經驗，並且想要開始上手機器學習和深度學習的人。如果你是熟悉機器學習的數據科學家，你將通過本書全面掌握深度學習及其實踐。深度學習是機器學習中發展最快、最重要的子領域。如果你是想要上手 Keras 框架的深度學習專家，你會發現本書是市面上最棒的 Keras 速成教程。如果你是研究深度學習的研究生，你會發現本書是對你所受教育的實踐補充，有助於你培養關於深度神經網路的直覺，還可以讓你熟悉重要的最佳實踐。
有技術背景的人，即使不經常編程，也會發現本書介紹的深度學習基本概念和高級概念非常有用。使用 Keras 需要具有一定的 Python 編程水平。另外，熟悉 Numpy 庫也會有所幫助，但並不是必需的。你不需要具有機器學習或深度學習方面的經驗，本書包含從頭學習所需的必要基礎知識。你也不需要具有高等數學背景，掌握高中水平的數學知識應該足以看懂本書內容。

㈥ BP神經網路的原理的BP什麼意思

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19936

在本教程中，您將學習如何在R語言中創建神經網路模型。

神經網路（或人工神經網路）具有通過樣本進行學習的能力。人工神經網路是一種受生物神經元系統啟發的信息處理模型。它由大量高度互連的處理元件（稱為神經元）組成，以解決問題。它遵循非線性路徑，並在整個節點中並行處理信息。神經網路是一個復雜的自適應系統。自適應意味著它可以通過調整輸入權重來更改其內部結構。

該神經網路旨在解決人類容易遇到的問題和機器難以解決的問題，例如識別貓和狗的圖片，識別編號的圖片。這些問題通常稱為模式識別。它的應用范圍從光學字元識別到目標檢測。

本教程將涵蓋以下主題：

• 神經網路概論

• 正向傳播和反向傳播

• 激活函數

• R中神經網路的實現

• 案例

• 利弊

• 結論

神經網路概論

神經網路是受人腦啟發執行特定任務的演算法。它是一組連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都具有與之關聯的權重。在學習階段，網路通過調整權重進行學習，來預測給定輸入的正確類別標簽。

人腦由數十億個處理信息的神經細胞組成。每個神經細胞都認為是一個簡單的處理系統。被稱為生物神經網路的神經元通過電信號傳輸信息。這種並行的交互系統使大腦能夠思考和處理信息。一個神經元的樹突接收來自另一個神經元的輸入信號，並根據這些輸入將輸出響應到某個其他神經元的軸突。



創建測試數據集

創建測試數據集：專業知識得分和溝通技能得分

• # 創建測試集test=data.frame(專業知識,溝通技能得分)



預測測試集的結果

使用計算函數預測測試數據的概率得分。

• ## 使用神經網路進行預測Pred$result


• 0.99282020800.33355439250.9775153014



現在，將概率轉換為二進制類。

• # 將概率轉換為設置閾值0.5的二進制類別pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)pred


• 101



預測結果為1,0和1。

利弊

神經網路更靈活，可以用於回歸和分類問題。神經網路非常適合具有大量輸入（例如圖像）的非線性數據集，可以使用任意數量的輸入和層，可以並行執行工作。

還有更多可供選擇的演算法，例如SVM，決策樹和回歸演算法，這些演算法簡單，快速，易於訓練並提供更好的性能。神經網路更多的是黑盒子，需要更多的開發時間和更多的計算能力。與其他機器學習演算法相比，神經網路需要更多的數據。NN僅可用於數字輸入和非缺失值數據集。一位著名的神經網路研究人員說：「神經網路是解決任何問題的第二好的方法。最好的方法是真正理解問題。」

神經網路的用途

神經網路的特性提供了許多應用方面，例如：

• 模式識別：神經網路非常適合模式識別問題，例如面部識別，物體檢測，指紋識別等。

• 異常檢測：神經網路擅長異常檢測，它們可以輕松檢測出不適合常規模式的異常模式。

• 時間序列預測：神經網路可用於預測時間序列問題，例如股票價格，天氣預報。

• 自然語言處理：神經網路在自然語言處理任務中提供了廣泛的應用，例如文本分類，命名實體識別（NER），詞性標記，語音識別和拼寫檢查。

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㈦ Python 與深度學習有哪些與建築設計相接軌的可能性

關注這個問題快一周了，到目前來說還是沒發現什麼太大的驚喜。我感覺建築設計界還是要學習一個，不要看到深度學習很火，就弄個大新聞，把這玩意往建築設計上搬呀。

其實深度學習這事兒到底怎麼就能和建築設計掛鉤上？如果單單指「深度學習」，那我的理解是套用了許多層的人工神經網路，這種技術能在建築設計中扮演什麼角色？我目前還真沒發現直接用深度學習這種技術來輔助建築設計的例子。但是如果把題主提問的概念放寬松一點，變成「如何使用機器學習等演算法來幫助建築設計」，那我想還是有比較好的例子的。

機器學習技術是用來讓程序的運行性能隨著輸入量和時間的積累慢慢提高的一種技術。例如你寫了一個程序來預測一棟別墅的房價，這個程序的作用是能根據輸入數據的[城市，街道，區位，面積，戶型，..]等參數預測房價，為了提高程序預測的准確度，你需要先給程序喂一些已經有了估價結果的數據，程序學習一定的數據以後就能自己預測房價了。那麼，這種程序工作的方式和我們做建築設計的工作流程有什麼聯系呢？ 我們做設計時，同樣也是先調研和參考大量同類建築的案例，積累到一定量以後，才能自己動手開始做設計。了解了這一點，便可以設想一種利用機器學習來輔助建築設計的思路：先讓程序學習以前的建築設計方案，然後程序就能自己去做設計了！

這篇2010年的論文 Computer-generated residential building layouts 可以說就是以上思路的典範。作者自稱「使用數據驅動的方式設計了能自動創建視覺效果非常好的建築布局的工具」，但我覺得論文的質量是遠遠超過了這樣謙遜的描述，因為論文實現的思路極大程度借鑒了現實中建築師開展設計工作的流程，而且用了貝葉斯網路這個非常漂亮的數學模型描述了一個建築program在空間中的分布，而貝葉斯網路的訓練數據全部來自真實的建築師的設計方案。個人認為用機器學習的思路去處理建築布局問題相比於過去十年來Shape Grammar的那種Proceral Modeling的思路來得更為正確。

論文是怎麼展開的呢？首先，作者總結了前人工作，說明了以前基於窮舉的演算法都行不通，要在3D空間中去窮舉這么復雜的空間分配問題就和猴子隨意敲鍵盤得到一部莎士比亞作品的難度差不多。接著作者又批判了上個世紀90年代Muller搞的Shape Grammar那一套也不行，因為Shape Grammar就是圖形語法，我們知道，編程語言是是基於有限規則的語法集生成的，而建築設計中這樣的規則條款很難形式化描述，而且會傾向於讓語法數量變得無窮多。順帶一提，幾十年前計算機科學家在攻克語音識別和機器翻譯難題的時候，也是認為自然語言是完全基於有限的規則生成的，但後來才發現行不通，直到後來改成基於統計的方法進行研究後，才有了突破性進展。 那麼shape grammar不適合建築設計的另外一點在於，建築設計不是玩弄圖形變換的游戲，每一個建築空間都有基於功能，心理和效用等因素的考慮。之前也有過用shape grammar分析賴特壁爐式住宅的語法規則的論文，但是應用范圍實在太窄。所以這條路是走不通的。

論文作者認為，做方案，一定要基於人的舒適和心理需求，習慣和社會關系等因素，將他們綜合考量後才會有比較合理的結果。例如，房間的形狀最好是凸包而不要做成凹的，因為在採光上，傢具擺放和視線上方正規整的形體都更優；建築各個功能要形成開放性 - 私密性的梯度，因為這正反映了建築被使用的方式。 為了研究更好的方法，作者去找到了一家建築事務所的建築師們向他們咨詢職業建築師的工作方式，得到了一個特別有用的結論：建築師在初期和客戶咨詢後，在畫平面的詳圖之前，一般都會用泡泡圖來思考問題，而泡泡圖則反映了一個建築方案高度濃縮的信息，包括私密性，房間鄰接關系，採光，業主喜好和文化習俗。

作者最後提到，准備把這個東西運用到更多的建築類型上，例如辦公樓等。如果這玩意兒成熟，再也不用擔心建築師不失業了，偶也！

最後我再說說對這玩意的評價吧。最近幾十年知識工作的自動化簡直如火如荼地吹遍天南地北的各個行業，許多人都擔心低端的勞動職位會不會被取代，例如駕駛汽車，快遞，寫新聞稿，翻譯，速記等等等，這種擔心真的不是毫無理由啊！當優雅簡潔的數學模型遇到計算機這個可以暴力計算的機器，結合起來就創造了一類又一類可成規模復制的智能機器，想想還是讓人後怕的。不過也不用太擔心就是，建築設計行業人所佔的因素還是很大的，很多時候甲方找人做設計，都是看重設計師本身，出了專業能力外，溝通，人格魅力，背景，執照等的背書也是很重要的，不過未來這種建築界持續了很久的行業模式會不會被顛覆就不得而知了。另外，程序也需要吃許多訓練數據才能提高自己的設計修養，在目前來看建築設計的各位同行都把自己搜集的方案當成寶一樣藏著，數據量的大而全也很難保證，不知道以後BIM的普及會不會讓這方面得到改善。

㈧ 如何用Python一門語言通吃高性能並發，GPU計算和深度學習

第一個就是並發本身所帶來的開銷即新開處理線程、關閉處理線程、多個處理線程時間片輪轉所帶來的開銷。

實際上對於一些邏輯不那麼復雜的場景來說這些開銷甚至比真正的處理邏輯部分代碼的開銷更大。所以我們決定採用基於協程的並發方式，即服務進程只有一個(單cpu)所有的請求數據都由這個服務進程內部來維護，同時服務進程自行調度不同請求的處理順序，這樣避免了傳統多線程並發方式新建、銷毀以及系統調度處理線程的開銷。基於這樣的考慮我們選擇了基於Tornado框架實現api服務的開發。Tornado的實現非常簡潔明了，使用python的生成器作為協程，利用IOLoop實現了調度隊列。

第二個問題是資料庫的性能，這里說的資料庫包括MongoDB和Redis，我這里分開講。

先講MongoDB的問題，MongoDB主要存儲不同的用戶對於驗證的不同設置，比如該顯示什麼樣的圖片。
一開始每次驗證請求都會查詢MongoDB，當時我們的MongoDB是純內存的，同時三台機器組成一個復制集，這樣的組合大概能穩定承載八九千的qps，後來隨著我們驗證量越來越大，這個承載能力逐漸就成為了我們的瓶頸。
為了徹底搞定這個問題，我們提出了最極端的解決方案，乾脆直接把資料庫中的數據完全緩存到服務進程里定期批量更新，這樣查詢的開銷將大大降低。但是因為我們用的是Python，由於GIL的存在，在8核伺服器上會fork出來8個服務進程，進程之間不像線程那麼方便，所以我們基於mmap自己寫了一套夥伴演算法構建了一個跨進程共享緩存。自從這套緩存上線之後，Mongodb的負載幾乎變成了零。
說完了MongoDB再說Redis的問題，Redis代碼簡潔、數據結構豐富、性能強大，唯一的問題是作為一個單進程程序，終究性能是有上限的。
雖然今年Redis發布了官方的集群版本，但是經過我們的測試，認為這套分布式方案的故障恢復時間不夠優秀並且運維成本較高。在Redis官方集群方案面世之前，開源世界有不少proxy方案，比如Twtter的TwemProxy和豌豆莢的Codis。這兩種方案測試完之後給我們的感覺TwemProxy運維還是比較麻煩，Codis使用起來讓人非常心曠神怡，無論是修改配置還是擴容都可以在配置頁面上完成，並且性能也還算不錯，但無奈當時Codis還有比較嚴重的BUG只能放棄之。
幾乎嘗試過各種方案之後，我們還是下決心自己實現一套分布式方案，目的是高度貼合我們的需求並且運維成本要低、擴容要方便、故障切換要快最重要的是數據冗餘一定要做好。
基於上面的考慮，我們確定基於客戶端的分布式方案，通過zookeeper來同步狀態保證高可用。具體來說，我們修改Redis源碼，使其向zookeeper注冊，客戶端由zookeeper上獲取Redis伺服器集群信息並根據統一的一致性哈希演算法來計算數據應該存儲在哪台Redis上，並在哈希環的下一台Redis上寫入一份冗餘數據，當讀取原始數據失敗時可以立即嘗試讀取冗餘數據而不會造成服務中斷。