自分のための備忘録的なブログです。

Ubuntu14.04LTS および Win10 を使って、ディープラーニングの勉強をしています。記載されているコードは、他の OS には互換性がない可能性があります。


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読了:科学技術計算のためのPython入門

科学技術計算のためのPython入門――開発基礎,必須ライブラリ,高速化

https://www.amazon.co.jp/gp/product/B01LXKPSFD/ref=oh_aui_d_detailpage_o03_?ie=UTF8&psc=1

 

Pythonオープンソースで、無料で使える。

大手の会社、例えば Google などで広く使われ、

Google” の3大言語 などとも評される。

 

 日本では Ruby, JAVA, PHP, R などの方が有名な気がしますが、

 世界的には大変有名なようです。

 

Python には 2系と 3系があるが、今後も Update されるのは 3系のみ。

新たに使うならば Python 3。

 

科学研究には Anaconda というディストリビューション

Python にライブラリをパッケージしたソフトウェア)

を使うのが吉。もちろん無料。

 

本の前半は Python や開発環境(Jupyter/Spyder)について。

後半は NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, 高速化など。

 

Python がこれだけ受け入れられているのは、
 「グルー(糊)言語であるから」
ということがよく分かった。

 

Python そのものでできることは限られる。

処理も速いわけではない。

 

しかし、Python スクリプトの書きやすさ・読みやすさから

多くのプログラマPython の発展に寄与し、

「ライブラリ」などを充実させてきた。

 

 ライブラリ:Numpy など?

 他にも Jupyter Notebook なども素晴らしい。

 

「ライブラリ」を使えば様々なことができ、

計算速度も速いということ。

 

「如何に外部のライブラリを上手く使うのか?」

が、Python を使いこなす上で重要らしい。