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首先python是解释语言,写程序很方便,所以做研究的人喜欢用它。正如为什么很多做研究的人用Matlab那样。出成果才是研究者关心的事情,实现只要方便就行。然而在性能方面,我拿 python 和 c++ 做个比较贺誉。 c++ 的cpu效率是远远陪拍埋高于 python 的,这点大家都承认吧。不过 python 是一门芦蚂胶水语言,它可以和任何语言结合,基于这个优点,很多数据处理的python 库底层都是 c++ 实现的,意思就是说:你用python写code,但效率是c++的。只有那些for 循环,还是用python的效率。近年来机器学习最要是深度学习,而深度学习使用cuda gpu加速远比cpu要快,而cuda 是c++写的。所以现在TensorLayer、theano 等深度学习库都是 python 编程、底层c++。而那些for 循环的效率,在整体耗时里面完全可以忽略!有的人就会说,那为什么不直接用c++ 写cuda?不是更快吗?我想告诉大家,如果没有多年的cuda经验,写出来的代码效率绝对是个问题。
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