很多想要進入人工智能行業(yè)的開發(fā)者都會糾結(jié)于學(xué)習(xí)Python還是學(xué)習(xí)C++。有些人認(rèn)為,Python目前在人工智能行業(yè)人氣最高,簡單易學(xué),而另一些人則認(rèn)為,C++語言能夠處理對程序效率要求更高的任務(wù)。
對于應(yīng)該要學(xué)習(xí)哪一門語言,我們不能一概而論。我們不能以語言的使用普遍程度來定論哪一門語言最好,匯編語言目前的熱度已經(jīng)很低,但是在某些領(lǐng)域,對于匯編語言還是情有獨鐘。
隨著人工智能的興起,Python語言逆襲成為最受歡迎的編程語言,熱度大增。Python是一門具有面向?qū)ο筇卣鞯哪_本語言,它最吸引人的地方在于使用便捷,支持Linux、Windows、MAC和Unix等平臺,允許用戶創(chuàng)建交互式、解釋的、模塊化、動態(tài)、可移植和高級代碼。
python有豐富多樣的庫和工具,無需程序員去實現(xiàn)某些功能,與其他語言相比,python開發(fā)速度更快。對于深度學(xué)習(xí)來說,Python語言相當(dāng)于前端,而C++相當(dāng)于后端。Python語言專注于算法的快速迭代,程序員可以不用了解程序的內(nèi)部實現(xiàn)機制和運行原理,專注研究算法。除此之外,Python是一門膠水語言,能夠和其他語言(C/C++等)輕松連結(jié)到一起,我們可以使用Python快速生成程序原型,對于有特殊要求的部分,用其他語言實現(xiàn)。
在AI行業(yè),Python有著它不可取代的重要地位,目前世界上最流行的深度學(xué)習(xí)框架,如谷歌的TransorFlow、FaceBook的PyTorch以及開源社區(qū)的Karas神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫等,都是用Python實現(xiàn)的。微軟的CNTK完全支持Python,并且Python 還擅長進行科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析,支持各種數(shù)學(xué)運算,可以繪制出更高質(zhì)量的2D和3D圖像。目前在AI行業(yè),任何語言都不能夠撼動Python的地位。
但C++在AI行業(yè)就不重要嗎?不是!深度學(xué)習(xí)需要規(guī)模密度較大的計算,有時候還需要一些硬件支持,比如GPU。對于這些硬件接口Python就顯得力不從心,但這正是C++的特長。C++是純面向?qū)ο笳Z言,包含C語言的所有特性,在要求高效執(zhí)行的部分,我們都會看到C++一展身手。比如智能機器人的路徑規(guī)劃,機械手臂運動控制,目前最流行的計算機視覺庫OpenCV的底層實現(xiàn),都會使用到C++語言??梢?,在框架結(jié)構(gòu)的實現(xiàn),深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)算法方面,C++才是核心,而Python只是核心之上的一層接口。
相比之下,解釋型語言Python在運行的時候需要多一道解釋的過程,速度被降低。而C++對多任務(wù)的支持和開發(fā)使用對比Python遜色一籌。在人工智能開發(fā)中,Python和C++各自有各自的應(yīng)用場景,相輔相成,缺一不可。至于二者今后在人工智能的發(fā)展中誰會更受青睞,我們拭目以待。
責(zé)任編輯:YYX
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