Python和Go都可以學。Python和是動態(tài)語言，而Golang屬于編譯型語言。
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1. 如果是一名非科班編程初學者，第一次學習編程，請選擇Python。因為它入門快，容易上手，資料豐富，涉及領(lǐng)域廣泛。對初學者極其友好。
2. 如果想要從事大數(shù)據(jù)分析或人工智能機器學習領(lǐng)域，請學習Python。
4. 如果要成為一名服務(wù)后端，建議選擇Go。
一般情況下，Go的性能比其他兩者要好，并發(fā)性能也強很多，在后端生態(tài)中，后端服務(wù)框架、分布式系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計等方面要強于Python和Ruby。這里并不是說Python和Ruby開發(fā)不了大型系統(tǒng)，早期YouTube就是Python開發(fā)的，Github主站是由Ruby開發(fā)的。
如果用Go進行后端開發(fā)，綜合來說會省事一些。想起當年我就是因為Ruby在后端分布式服務(wù)中的短板，Rails框架并發(fā)性能的不足，以及國內(nèi)Ruby大環(huán)境原因，而選擇了轉(zhuǎn)Go。
5. 如果對云原生的開發(fā)感興趣，請選擇Go。在這方面，Go擁有絕對優(yōu)勢。
Go最簡單，庫都挺全且簡潔，文檔看起來輕松，如果做“嚴肅”的Web服務(wù)端開發(fā)，前后端分離，或者分布式微服務(wù)開發(fā)什么的，那么Go的投入產(chǎn)出比最高，沒有之一，效率高，維護方便，多人合作也輕松應(yīng)對。
Python看起來簡單，但學深還是需要時間的，尤其是當你碰到很多用了高級語法的庫的時候，你就得搞清這些高級語法對吧，但難度就上來了。當然如果有數(shù)據(jù)處理/一次性腳本/機器學習方面的需求，用用Python還是不錯的。
GO語言雖然不如Java、Python等語言火熱，但在云計算、云存儲時代卻是最重要的基礎(chǔ)編程語言。作為服務(wù)器編程語言，很適合處理日志、數(shù)據(jù)打包、虛擬機處理、文件系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫代理等。在國外，Google、Facebook等公司在使用，國內(nèi)除了BAT外，京東、小米、360公司也在涉獵。所以GO語言的發(fā)展前景還是很值得期待。
作者 | Python語音識別
來源 | 濤哥聊Python
雖然我們大多數(shù)人都驚嘆為什么DL這么好？在使用大量數(shù)據(jù)進行訓練時，它在準確性方面非常出色。近幾年隨著深度學習算法的發(fā)展，出現(xiàn)了很多深度學習的框架，這些框架各有所長，各具特色。下面將為大家介紹2019年最受歡迎的十大深度學習框架。
TensorFlow
谷歌的Tensorflow可以說是當今最受歡迎的深度學習框架。Gmail，Uber，Airbnb，Nvidia以及其他許多知名品牌都在使用。TF是目前深度學習的主流框架，Tensorflow主要特性：
TensorFlow支持python、JavaScript、C ++、Java和Go，C＃和Julia等多種編程語言。 TF不僅擁有強大的計算集群，還可以在iOS和Android等移動平臺上運行模型。 TF編程入門難度較大。初學者需要仔細考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，正確評估輸入和輸出數(shù)據(jù)的維度和數(shù)量。 TF使用靜態(tài)計算圖進行操作 。也就是說我們需要先定義圖形，然后運行計算，如果我們需要對架構(gòu)進行更改，我們會重新訓練模型。選擇這樣的方法是為了提高效率，但是許多現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具能夠在學習過程中考慮改進而不會顯著降低學習速度。在這方面，TensorFlow的主要競爭對手是PyTorch 。
TensorFlow優(yōu)點：
它非常適合創(chuàng)建和試驗深度學習架構(gòu)，便于數(shù)據(jù)集成，如輸入圖形，SQL表和圖像。 它得到谷歌的支持，這就說明該模型短期內(nèi)不會被拋棄，因此值得投入時間來學習它。 PyTorch
Tensorflow之后用于深度學習的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook開發(fā)的，已被Twitter和Salesforce等公司使用。
PyTorch基本特性：
與TensorFlow不同，PyTorch庫使用動態(tài)更新的圖形進行操作 。這意味著它可以在流程中更改體系結(jié)構(gòu)。 在PyTorch中，您可以使用標準調(diào)試器 ，例如pdb或PyCharm。
PyTorch優(yōu)點：
訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程簡單明了。同時，PyTorch支持數(shù)據(jù)并行和分布式學習模型，并且還包含許多預(yù)先訓練的模型。 PyTorch更適合小型項目和原型設(shè)計。 Sonnet
Sonnet深度學習框架是建立在TensorFlow的基礎(chǔ)之上。它是DeepMind用于創(chuàng)建具有復雜架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
Sonnet基本特性：
面向?qū)ο蟮膸欤陂_發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）或其他機器學習（ML）算法時更加抽象。 Sonnet的想法是構(gòu)造對應(yīng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定部分的主要Python對象。此外，這些對象獨立地連接到計算TensorFlow圖。分離創(chuàng)建對象并將其與圖形相關(guān)聯(lián)的過程簡化了高級體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計。
Sonnet優(yōu)點：
Sonnet的主要優(yōu)點是可以使用它來重現(xiàn)DeepMind論文中展示的研究，比Keras更容易，因為DeepMind論文模型就是使用Sonnet搭建的。 Keras
Keras是一個機器學習框架，如果您擁有大量數(shù)據(jù)和/或你想快速入門深度學習，那么Keras將非常適合學習。Keras是TensorFlow高級集成APi，可以非常方便的和TensorFlow進行融合。這是我強烈推薦學習的一個庫。
Keras基本特性：
除了Tensorflow之外，Keras還是其他流行的庫（如Theano和CNTK）的高級API。 在Keras中更容易創(chuàng)建大規(guī)模的深度學習模型，但Keras框架環(huán)境配置比其他底層框架要復雜一些。
Keras優(yōu)點：
對于剛剛?cè)腴T的人來說，Keras是最好的深度學習框架。它是學習和原型化簡單概念的理想選擇，可以理解各種模型和學習過程的本質(zhì)。 Keras是一個簡潔的API。 可以快速幫助您創(chuàng)建應(yīng)用程序。 Keras中代碼更加可讀和簡潔。 Keras模型序列化/反序列化API，回調(diào)和使用Python生成器的數(shù)據(jù)流非常成熟。
順便說一下TensorFlow和Keras的對比：
PS：Tensorflow處于底層框架：這和MXNet，Theano和PyTorch等框架一樣。包括實現(xiàn)諸如廣義矩陣 - 矩陣乘法和諸如卷積運算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原語之類的數(shù)學運算。
Keras處于高度集成框架。雖然更容易創(chuàng)建模型，但是面對復雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時可能不如TensorFlow。
MXNet
MXNet是一種高度可擴展的深度學習工具，可用于各種設(shè)備。雖然與TensorFlow相比，它似乎沒有被廣泛使用，但MXNet的增長可能會因為成為一個Apache項目而得到提升。
MXNet基本特性：
該框架支持多種語言，如C ++，Python，R，Julia，JavaScript，Scala，Go，甚至Perl。 可以在多個GPU和許多機器上非常有效地并行計算。
MXNet優(yōu)點：
支持多個GPU（具有優(yōu)化的計算和快速上下文切換） 清晰且易于維護的代碼（Python，R，Scala和其他API） 快速解決問題的能力（對于像我這樣的深度學習新手至關(guān)重要）
雖然它不像TF那么受歡迎，但MXNet具有詳細的文檔并且易于使用，能夠在命令式和符號式編程風格之間進行選擇，使其成為初學者和經(jīng)驗豐富的工程師的理想選擇。
GLUON
Gluon是一個更好的深度學習框架，可以用來創(chuàng)建復雜的模型。GLUON基本特性：
Gluon的特殊性是具有一個靈活的界面，簡化了原型設(shè)計，構(gòu)建和培訓深度學習模型，而不會犧牲學習速度。 Gluon基于MXNet，提供簡單的API，簡化深度學習模型的創(chuàng)建。 與PyTorch類似，Gluon框架支持使用動態(tài)圖表 ，將其與高性能MXNet相結(jié)合。從這個角度來看，Gluon看起來像是分布式計算的Keras非常有趣的替代品。
GLUON優(yōu)點：
在Gluon中，您可以使用簡單，清晰和簡潔的代碼定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 它將訓練算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合在一起，從而在不犧牲性能的情況下提供開發(fā)過程的靈活性。 Gluon可以定義動態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這意味著它們可以動態(tài)構(gòu)建，使用任何結(jié)構(gòu)，并使用Python的任何本機控制流。 SWIFT
當你聽到Swift時，您可能會考慮iOS或MacOS的應(yīng)用程序開發(fā)。但是如果你正在學習深度學習，那么你一定聽說過Swens for Tensorflow。通過直接與通用編程語言集成，Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表達更強大的算法。SWIFT基本特性：
可以輕松獲得可微分的自定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 下一代API 。通過實踐和研究獲得的新API更易于使用且更強大。 在TensorFlow的基礎(chǔ)上 ，Swift API為您提供對所有底層TensorFlow運算符的直接調(diào)用。 基于Jupyter、LLDB或者Swift in Colab的編程工具提高了您的工作效率。
SWIFT優(yōu)點：
如果動態(tài)語言不適合您的任務(wù)，那么這將是一個很好的選擇。當你訓練運行了幾個小時，然后你的程序遇到類型錯誤，那么使用Swift，一種靜態(tài)類型語言。您將看到代碼錯誤的地方。 Chainer
直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出現(xiàn)之前，Chainer是動態(tài)計算圖或網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)先神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，它允許輸入數(shù)據(jù)長度不一致。chainer基本特性：
Chainer代碼是在Numpy和CuPy庫的基礎(chǔ)之上用純Python編寫的， Chainer是第一個使用動態(tài)架構(gòu)模型的框架。
Chainer優(yōu)點：
通過自己的基準測試，Chainer明顯比其他面向Python的框架更快，TensorFlow是包含MxNet和CNTK的測試組中最慢的。 比TensorFlow更好的GPU和GPU數(shù)據(jù)中心性能。最近Chainer成為GPU數(shù)據(jù)中心性能的全球冠軍。 DL4J
那些使用Java或Scala的人應(yīng)該注意DL4J（Deep Learning for Java的簡稱）。DL4J的基本特性：
DL4J中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練通過簇的迭代并行計算。 該過程由Hadoop和Spark架構(gòu)支持。 使用Java允許您在Android設(shè)備的程序開發(fā)周期中使用。
DL4J優(yōu)點：
如果您正在尋找一個良好的Java深度學習框架，這會是一個非常好的平臺。 ONNX
ONNX項目誕生于微軟和Facebook，旨在尋找深度學習模型呈現(xiàn)的開放格式。ONNX簡化了在人工智能的不同工作方式之間傳遞模型的過程。因此ONNX具有各種深度學習框架的優(yōu)點。
ONNX基本特性：
ONNX使模型能夠在一個框架中進行訓練并轉(zhuǎn)移到另一個框架中進行推理。ONNX模型目前在Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch中得到支持，并且還有許多其他常見框架和庫的連接器。
ONNX優(yōu)點：
對于PyTorch開發(fā)人員來說，ONNX是一個好的選擇。但是對于那些喜歡TensorFlow的人來說，Keras等可能好一點。 總結(jié)
那么您應(yīng)該使用哪種深度學習框架？下面是幾點建議：
如果你剛剛開始學習，那么最好的選擇是Keras 。 出于研究目的，請選擇PyTorch 。 對于生產(chǎn)，您需要關(guān)注環(huán)境。因此對于Google Cloud，最好的選擇是TensorFlow ，適用于AWS - MXNet和Gluon 。 Android開發(fā)人員應(yīng)該關(guān)注D4LJ ，對于iOS來說， Core ML會破壞類似的任務(wù)范圍。 最后， ONNX將幫助解決不同框架之間的交互問題。
重慶分公司
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