为什么python运算慢,还拿来搞ai?
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发布时间：2024-09-06 17:53
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时间：2024-11-22 23:58
分析当前热门的 TensorFlow，其底层由 C++ 构建，提供 C++ API 及 Python API（而 C++ API 似乎缺乏文档）。
Torch 使用 C 语言开发，提供 Lua API，而 PyTorch 则是 Python API。老牌的 Theano 同样基于 C 构建，提供 Python API。
新兴的 MXNet 采用 C++ 构造，支持 C++、JS、Scala、R、Julia、Python、Matlab、Golang 等多种语言 API。这些框架的核心都是符号计算，先定义计算图，后执行 C/C++ 库中实现的计算内容。
定义计算图使用何种语言对效率并无直接影响，计算过程本身不受影响。Python 的优势在于编写简便、表达能力强且相对易于学习，因此成为连接不同编程语言的胶水工具。
综上所述，Python 之所以在人工智能领域受到青睐，不在于其运算速度，而在于其在编程效率、语言特性和跨语言集成能力上的优势。
