C'est un malentendu. L'algorithme de base de l'intelligence artificielle est entièrement dépendant du C/C++. Parce qu'il est gourmand en calcul, il nécessite une optimisation très fine, et nécessite également un GPU et du matériel dédié. . Des interfaces comme celles-ci ne peuvent être réalisées qu'en C/C++. D’une certaine manière, C/C++ est en fait le langage le plus important dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Python est la liaison API de ces bibliothèques. Python est utilisé en raison des caractéristiques du langage colle de CPython. Pour développer une interface multilingue à partir d'autres langages vers C/C++, Python est le plus simple et. c'est plus difficile que d'autres langages. C'est beaucoup plus faible, surtout lors de l'utilisation de Cython. De nombreux ffi dans d'autres langages ne peuvent importer que des points d'entrée de fonction C, et les structures de données les plus complexes ne peuvent être assemblées que manuellement à l'aide de tableaux d'octets. Si une entrée de fonction de rappel est également nécessaire, vous ne pouvez rien faire. L'API C de CPython est intégrée de manière bidirectionnelle et peut exposer directement les objets Python encapsulés au monde extérieur. Elle peut également permettre aux utilisateurs d'introduire de nouvelles fonctionnalités en héritant de ces objets personnalisés, et même d'appeler des fonctions Python à partir du code C (bien sûr, il en existe également certaines). conditions). Mais c'est aussi un obstacle pour les interprètes JIT comme PyPy.
De plus, Python a toujours été un outil important pour le calcul scientifique et l'analyse de données dans l'histoire. Avec une base comme numpy, parce que les secteurs sont similaires, Python est le premier choix lors du choix d'un langage de liaison API, et à. en même temps, les fondations comme numpy sont réutilisées. La bibliothèque réduit non seulement la charge de travail de développement, mais facilite également le démarrage des praticiens.
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