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這篇文章主要介紹了人工智能用python的原因,具有一定借鑒價值,需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。
這屬于一種誤解,人工智能的核心算法是完全依賴于C/C++的,因為是計算密集型,需要非常精細的優化,還需要GPU、專用硬件之類的接口,這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實C/C++才是人工智能領域最重要的語言。
Python是這些庫的API binding,使用Python是因為CPython的膠水語言特性,要開發一個其他語言到C/C++的跨語言接口,Python是最容易的,比其他語言的ffi門檻要低不少,尤其是使用Cython的時候。其他語言的ffi許多都只能導入C的函數入口點,復雜的數據結構大多只能手工用byte數組拼起來,如果還需要回調函數輸入那就無計可施了。而CPython的C API是雙向融合的,可以直接對外暴露封裝過的Python對象,還可以允許用戶通過繼承這些自定義對象來引入新特性,甚至可以從C代碼當中再調用Python的函數(當然,也有一定的條件限制)。不過這也是PyPy這樣的JIT解釋器的一個障礙。
而且Python歷史上也一直都是科學計算和數據分析的重要工具,有numpy這樣的底子,因為行業近似所以選擇API binding語言的時候會首選Python,同時復用numpy這樣的基礎庫既減少了開發工作量,也方便從業人員上手。
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