《MXNet深度学习实战》—1.4　MXNet开发需要具备的知识

1.4　MXNet开发需要具备的知识

入门MXNet与入门其他深度学习框架类似，一般而言只要你具备基本的代码能力和算法基础就可以开始使用MXNet训练模型了。在应用MXNet的过程中，希望读者能够多看文档和源码，毕竟各类接口的详细定义和使用都是通过文档来介绍的，部分接口源码也并非高深莫测，只要具备基本的代码编写能力都能看得懂。

虽然入门MXNet并不需要具备特殊的知识，但是为了让读者更好地入门MXNet，接下来本节将介绍一下MXNet开发所涉及的相关知识和一些误区。需要强调的是，即便你目前并没有完全掌握这些知识也不用担心，在本书的后续章节中会不断穿插和讲解这些知识，希望读者能够通过不断学习本书的内容来夯实这些知识。

1.4.1　接口语言

MXNet框架提供了多种语言的API（比如Python、C++、Scala、Julia、Perl、R等），因此不管你之前使用的是什么语言，都能够在这里找到合适的API进行算法开发。

在主流的深度学习框架以及开源的各类深度学习算法中，Python语言的应用应该是最为广泛的，从MXNet框架的各种API中也可以看出，Python是文档最丰富、支持最为完善的接口，因此入门深度学习首选Python语言，本书也是采用Python API来介绍如何实战MXNet。当然，你千万不要误以为深度学习框架都是用Python实现的，事实上包括Python在内的API都只是接口，这些接口面向用户进行调用，实际上大部分深度学习框架的底层都是用C++实现的，主要原因在于C++的计算效率非常高，可以满足深度学习大量计算的要求，相比之下Python更加灵活，容易上手，因此比较适合作为接口语言。因此对于入门而言，Python语言绝对是不二选择，对于进阶而言，可能你需要用C++或者CUDA编程写一些底层实现，但是接口语言大部分还是采用Python。