PyTorch发音(pytorch语音)

pytorch python 什么关系

PyTorch is a deep learning framework that puts Python first.

We are in an early-release Beta. Expect some adventures.

Python[1] （英国发音：/?pa?θ?n/ 美国发音：/?pa?θɑ?n/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[2] 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中[3] 有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位[4] 。

学会python可以干什么

从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫

用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。

Web 程序

除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。

桌面程序

Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了)。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。

人工智能(AI)与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

科学计算

Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。

python能做什么？只要应用于哪些方面？应该如何学习？

Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言，很多人都对Python感兴趣，但是当学完Python基础用法之后，又会产生迷茫，尤其是自学的人员，不知道接下来的Python学习方向，以及学完之后能干些什么？以下是Python十大应用领域！

1. WEB开发

Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

2. 网络编程

网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

3. 爬虫开发

在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

4. 云计算开发

Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

6. 自动化运维

Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

7. 金融分析

金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。

8. 科学运算

Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

9. 游戏开发

在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10. 桌面软件

Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

以上是Python十大应用领域和就业方向，对于学习Python不知道能干什么，很迷茫的同学可以作为一个学习指导！

pytorch怎么读

pytorch的读音是'pa?t??t?。

PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。

PyTorch的优点：

1、相当简洁且高效快速的框架。

2、设计追求最少的封装。

3、设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法。

4、与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新。

5、PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题。

6、入门简单。

探讨最受欢迎的15顶级Python库

1 TensorFlow（贡献者：1757，贡献：25756，Stars：116765）

“TensorFlow 是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图形节点表示数学运算，而图形边缘表示在它们之间流动的多维数据阵列（张量）。这种灵活的体系结构使用户可以将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU/GPU，而无需重写代码。 ”

GitHub 地址：

2 pandas（贡献者：1360，贡献：18441，Stars ：17388）

“pandas 是一个 Python 包，、供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在让”关系“或”标记“数据使用既简单又直观。它的目标是成为用 Python 进行实际，真实数据分析的基础高级构建块。”

GitHub 地址：

3 scikit-learn（贡献者：1218，贡献者：23509，Stars ：32326）

“scikit-learn 是一个基于 NumPy，SciPy 和 matplotlib 的机器学习 Python 模块。它为数据挖掘和数据分析提供了简单而有效的工具。SKLearn 所有人都可用，并可在各种环境中重复使用。

GitHub 地址：

4 PyTorch（贡献者：861，贡献：15362，Stars：22763）

“PyTorch 是一个 Python 包，提供两个高级功能：

具有强大的 GPU 加速度的张量计算（如 NumPy）

基于磁带的自动编程系统构建的深度神经网络

你可以重复使用自己喜欢的 Python 软件包，如 NumPy，SciPy 和 Cython，以便在需要时扩展 PyTorch。”

GitHub 地址：

5 Matplotlib（贡献者：778，贡献：28094，Stars ：8362）

“Matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库，可以生成各种可用于出版品质的硬拷贝格式和跨平台交互式环境数据。Matplotlib 可用于 Python 脚本，Python 和 IPython shell（例如 MATLAB 或 Mathematica），Web 应用程序服务器和各种图形用户界面工具包。”

GitHub 地址：

6 Keras（贡献者：856，贡者：4936，Stars ：36450）

“Keras 是一个高级神经网络 API，用 Python 编写，能够在 TensorFlow，CNTK 或 Theano 之上运行。它旨在实现快速实验，能够以最小的延迟把想法变成结果，这是进行研究的关键。”

GitHub 地址：

7 NumPy（贡献者：714，贡献：19399，Stars：9010）

“NumPy 是使用 Python 进行科学计算所需的基础包。它提供了强大的 N 维数组对象，复杂的（广播）功能，集成 C / C ++ 和 Fortran 代码的工具以及有用的线性代数，傅里叶变换和随机数功能。

GitHub 地址：

8 SciPy（贡献者：676，贡献：20180，Stars：5188）

“SciPy（发音为”Sigh Pie“）是数学、科学和工程方向的开源软件，包含统计、优化、集成、线性代数、傅立叶变换、信号和图像处理、ODE 求解器等模块。”

GitHub 地址：

9 Apache MXNet（贡献者：653，贡献：9060，Stars：15812）

“Apache MXNet（孵化）是一个深度学习框架，旨在提高效率和灵活性，让你可以混合符号和命令式编程，以最大限度地提高效率和生产力。 MXNet 的核心是一个动态依赖调度程序，可以动态地自动并行化符号和命令操作。”

GitHub 地址：

10 Theano（贡献者：333，贡献：28060，Stars ：8614）

“Theano 是一个 Python 库，让你可以有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。它可以使用 GPU 并实现有效的符号区分。”

GitHub 地址：

11 Bokeh（贡献者：334，贡献：17395，Stars ：8649）

“Bokeh 是一个用于 Python 的交互式可视化库，可以在现代 Web 浏览器中实现美观且有意义的数据视觉呈现。使用 Bokeh，你可以快速轻松地创建交互式图表、仪表板和数据应用程序。”

GitHub 地址：

12 XGBoost（贡献者：335，贡献：3557，Stars：14389）

“XGBoost 是一个优化的分布式梯度增强库，旨在变得高效、强大、灵活和便携。它在 Gradient Boosting 框架下实现机器学习算法。XGBoost 提供了梯度提升决策树（也称为 GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题，可以在主要的分布式环境（Hadoop，SGE，MPI）上运行相同的代码，并可以解决数十亿个示例之外的问题。”

GitHub 地址：

13 Gensim（贡献者：301，贡献：3687，Stars ：8295）

“Gensim 是一个用于主题建模、文档索引和大型语料库相似性检索的 Python 库，目标受众是自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）社区。”

GitHub 地址：

14 Scrapy（贡献者：297，贡献：6808，Stars ：30507）

“Scrapy 是一种快速的高级 Web 爬行和 Web 抓取框架，用于抓取网站并从其页面中提取结构化数据。它可用于从数据挖掘到监控和自动化测试的各种用途。”

GitHub 地址：

15 Caffe（贡献者：270，贡献：4152，Stars ：26531）

“Caffe 是一个以表达、速度和模块化为基础的深度学习框架，由伯克利人工智能研究（BAIR）/ 伯克利视觉与学习中心（BVLC）和社区贡献者开发。”

GitHub 地址：

以上就是2018年最受欢迎的15个库了，不知有没有你的菜喔！希望本文对所列出的库对你有所帮助！

python 适合做什么开发

主要可以做小程序，爬虫程序，用于系统编程等等还是很广泛的。

Python 的应用领域分为下面几类。下文将介绍一些Python 具体能帮我们做的事情。但我们不会对各个工具进行深入探讨，如果你对这些话题感兴趣，请从老男孩python培训网站或其他一些资源中获取更多的信息。

1.python可以用于系统编程 Python 对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell 工具）的理想工具。

Python 程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。

2.python可以用于用户图形接口

Python 的简洁以及快速的开发周期十分适合开发GUI 程序。此外，基于C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 构建可移植的GUI 。

诸如PythonCard 和Dabo 等一些高级工具包是构建在wxPython 和Tkinter 的基础API 之上的。通过适当的库，你可以使用其他的GUI 工具包，例如，Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。

3.python可以用于Internet 脚本

Python 提供了标准Internet 模块，使Python 能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。

而且网络上还可以获得很多使用Python 进行Internet 编程的第三方工具此外，Python 涌现了许多Web 开发工具包，例如，Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ，使Python 能够快速构建功能完善和高质量的网站。

4.python可以用于组件集成

在介绍Python 作为控制语言时，曾涉及它的组件集成的角色。Python 可以通过C/C++ 系统进行扩展，并能够嵌套C/C++ 系统的特性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。

例如，将一个C库集成到Python 中，能够利用Python 进行测试并调用库中的其他组件；将Python 嵌入到产品中，在不需要重新编译整个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。

5.python能用于数据库编程

对于传统的数据库需求，Python 提供了对所有主流关系数据库系统的接口，Python 定义了一种通过Python 脚本存取SQL 数据库系统的可移植的数据库API ，这个API 对于各种底层应用的数据库系统都是统一的。

所以一个写给自由软件MySQL 系统的脚本在很大程度上不需改变就可以工作在其他系统上（例如，Oracle ）-- 你仅需要将底层的厂商接口替换掉就可以实现。

6.python 可以用于快速原型

对于Python 程序来说，使用Python 或C编写的组件看起来都是一样的。正因为如此，我们可以在一开始利用Python 做系统原型，之后再将组件移植到C或C++ 这样的编译语言上。

7.python 可以用于数值计算和科学计算编程

我们之前提到过的NumPy 数值编程扩展包括很多高级工具，通过将Python 与出于速度考虑而使用编译语言编写的数值计算的常规代码进行集成，其他一些数值计算工具为Python 提供了动画、3D 可视化、并行处理等功能的支持。

8.python 可以用于游戏、图像、人工智能、XML 、机器人等

Python 的应用领域很多，远比这里提到的多得多。

例如，可以利用pygame 系统使用Python 对图形和游戏进行编程；用PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo 工具包进行机器人控制编程。

当然python能干的事情不止上面这么多领域，相信你在学完老男孩python自动化架构课程就能知道python应用的领域之多了。

拓展资料

Python (英国发音:/?pa?θ?n/ 美国发音:/?pa?θɑ?n/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件，?源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU?General Public License)许可。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜:Python高居首位 。

2018年3月，该语言作者在邮件列表上宣布 Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python 2.7有关的支持，则需要付费给商业供应商。