파이썬 TensorFlow, 왜 파이썬이 선택된 언어입니까?

최근에 딥 러닝 및 기타 ML 기술을 연구하기 시작했고, 네트워크 구축 및 훈련 과정을 단순화하는 프레임 워크를 찾기 시작했습니다. 딥 러닝으로 작업하는 경우 대규모 ML 시스템을 더 많이 만드는 데 큰 요인이되는데, Google에서 TensorFlow를 만들기 위해 Python을 선택한 이유는 무엇입니까? 컴파일 할 수 있고 해석 할 수없는 언어로 만드는 것이 낫지 않을까요?

머신 러닝을 위해 C ++와 같은 언어보다 Python을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

 

해결 방법

 

TensorFlow의 모델은 프로그래머가 모델을 표현하기 위해 "일부 언어"(대부분 Python!)를 사용한다는 것입니다. 이 모델은 다음과 같은 TensorFlow 구조로 작성되었습니다.

h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(l1, W1) + b1)
h2 = ...

그런 다음 프로그래머는 노드를 가져 와서이 모델의 실행을 "구동"합니다. 학습용 (일반적으로 Python), 제공 용 (때로는 Python, 때로는 원시 C ++) :

sess.run(eval_results)

그러므로 질문을 다시 말하겠습니다. TensorFlow가 모델 학습을 표현하고 제어하기 위해 처음으로 잘 지원되는 언어로 Python을 선택한 이유는 무엇인가요?

 

참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/35677724