PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？兩者都是深度學(xué)習(xí)平臺，可用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN等深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。

首先，不同的公司提供支持。Python來自Facebook，glion來自Amazon。

“真誠服務(wù)，讓網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造價(jià)值”是我們的服務(wù)理念，成都創(chuàng)新互聯(lián)團(tuán)隊(duì)十余年如一日始終堅(jiān)持在網(wǎng)站建設(shè)領(lǐng)域,為客戶提供優(yōu)質(zhì)服。不管你處于什么行業(yè)，助你輕松跨入“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，PC網(wǎng)站+手機(jī)網(wǎng)站+公眾號+小程序設(shè)計(jì)。

那么，類型定位就不同了。如果詳細(xì)劃分，Python是一個(gè)靈活的后端深度學(xué)習(xí)平臺，tensorflow和mxnet被視為一種類型，glion是一個(gè)高度集成的前端平臺，keras是一種類型。也就是說，glion的一個(gè)函數(shù)或?qū)ο蠹闪薽xnet的多個(gè)功能，glion的一個(gè)命令就可以完成mxnet的開發(fā)，就像keras使用tensorflow作為后端一樣，keras高度集成了這些后端平臺的功能。

其次，編程方法，Python是基于命令編程的，簡單但速度有限，glion結(jié)合了符號編程和命令編程，既快又簡單。

最后，靈活性。Python的集成度沒有g(shù)lion那么高，所以它是高度可定制的。膠子的集成度太高，靈活性有限。

為了寫論文不做深入的研究，代碼水平低選擇tensorflow還是pytorch比較好？

Tensorflow很好，因?yàn)樗梢灾苯邮褂谩Ｈ瞬哦倘保熬盁o限。

軟件開發(fā)有前途嗎？

您好，信號特征提取實(shí)際上是數(shù)學(xué)上的濾波運(yùn)算，是通過卷積實(shí)現(xiàn)的。這里是一個(gè)matlab實(shí)現(xiàn)：函數(shù)r=myconv（a，b）m=length（a）n=length（b）r=zeros（1，mn-1）表示k=1:m

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