keras区块链
❶ 零基础学Python需要从哪里开始
即使是非计算机专业或者没有基础的小白，也能分分钟入门。Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”，也因此决定了它是最文艺的编程语言。所以，也极力推荐妹子来学Python。语法清楚，干净，易读、易维护，代码量少，简短可读性强，团队协作开发时读别人的代码速度会非常快，更高效。通俗来说：“写起来快、看起来明白!”
IT行业是一个需要不断自我挑战的行业，这就让很多人都想要进行尝试、挑战。IT行业的工作属于脑力劳动，需要不断攻克难关，且在工作的过程需要不断更新自己的技能知识，跟上时代的脚步。在该行业，从业者能够不断突破自己，一步步得到自我提升。
先要学习python的注释、标识符、数据类型、函数和面向对象编程，学完这些之后可以向更高阶的学习：装饰器，生成器，迭代器。对新手来说最重要的就是打好基础，这部分要多花点功夫去把基础打牢。
其次最好可以找到相关的教育机构，专业的老师带领会入门快接受快。选好适合自己的培训机构不同的培训机构在Python培训内容上也各有不同
首先先从网课或者资料了解一下自己想从事的方向，先了解后选择方向。
❷ 零基础学Python应该学习哪些入门知识
1、Python入门导学
Python的特性、优点、缺点、前景以及 python能做些什么？
2、Python环境安装
一键安装Python的编译环境，写出第一段Python代码
3、理解什么是写代码与Python的基本类型
Python的基本类型，包括整形、浮点型；10、8、2、16进制数的意义和转换关系；布尔类型；字符串与字符串常见运算操作
4、Python中表示“组”的概念与定义
了解“组”的概念，以及在Python中用来表示“组”的一些类型，包括：元组、列表、集合和字典。
5、变量与运算符
了解变量的意义与七种运算符，并对每一种运算符的扩展做出详细的讲解
6、分支、循环、条件与枚举
代码的基本逻辑结构，包括条件控制（if else）、循环控制（for in 、while）、表达式与运算符的优先级。此外，还有Python的枚举类型以及Python编码的规范。
7、包、模块、函数与变量作用域
了解Python代码的组织结构核心：包、模块与函数。需要对Python代码的组织结构有一个非常清晰的认识。重点是函数，除了了解函数的基本概念外，还需要了解Python灵活的函数参数机制（默认参数、关键字参数与列表参数）。
8、Python函数
函数是所有语言中都具备的基本代码组织结构。函数的重要性不言而喻。而对于Python来说，函数的用法及其灵活，远比其他语言要强大很多。了解Python函数的定义、调用、序列解包、必须参数、关键字参数、默认参数等诸多内容。
9、高级部分：面向对象
了解面向对象的概念。包括面向对象的三大特性（继承、封装、多态）、类的基本构成元素、python的内置类属性、方法重写、运算符重载、静态方法等
10、正则表达式与JSON
正则表达式也是文本解析中非常重要的知识点。了解如何在Python中编写正则表达式与常见的正则表达式。此外，重点了解包括JSON对象，JSON字符串，Python类型与JSON的转换。
11、Python的高级语法与用法
了解Python进阶部分的高级特性，如枚举、闭包
12、函数式编程： 匿名函数、高阶函数、装饰器
进一步了解函数式编程的lambda、mapece、filter以及装饰器
13、实战：原生爬虫
学习如何访问网络数据、获取与解析网络数据、爬虫的基本原理解释。并用最基础语法不使用爬虫框架的原生爬虫项目。
14、Pythonic与Python杂记
了解扩展Python的优秀写法，学会如何写出优质的Pythonic风格的代码。包括：如何让字典保持有序、lmbda表达式的应用等高级Python知识
❸ 怎样用python实现深度学习
基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
❹ python3.6安装keras模块成功，但是运行不了，请问什么情况
官网有要求：在安装Keras前请先安装以下其中一种依赖引擎：TensorFlow, Theano, or CNTK
Before installing Keras, please install one of its backend engines: TensorFlow, Theano, or CNTK. We recommend the TensorFlow backend.