《深度学习与图像识别：原理与实践》—2.4　本章小结

2.4　本章小结

工欲善其事，必先利其器。本章主要讲述了让图像识别工作变得更高效的一些“利器”，如使用Anaconda快速构建开发环境，以及如何使用Numpy进行科学计算等。需要提醒读者的是，应重点关注Numpy，因为在一些具体任务上，在开始时通常都需要将图片存储于Numpy矩阵中以进行相应的计算，比如后续章节讲到的KNN算法，就需要通过Numpy的科学运算来计算每张测试样本图与训练图之间的距离。此外，由于篇幅限制，无法逐一对诸如Pandas、Matplotlib等常用的Python库进行介绍，希望读者自行查找相关资料。另外，还有一点值得注意的是，在入门图像识别之前，读者需有一定的Python基础。