深度学习用c++还是python

这完全取决于个人喜好和技能水平。如果您熟悉C语言，并且喜欢使用C语言，那么您可以选择使用C语言。然而，大多数人使用Python来开发深度学习模型，因为它有许多方便的库和框架，如TensorFlow和PyTorch，以及它的简洁易读的语法。如果您是初学者，建议您使用Python，以便快速入门并快速开发深度学习模型。

相关问题

学习C++还是Python

这取决于你的兴趣和目标。如果你想从事科学计算、数据科学、机器学习、人工智能等领域，那么Python可能更适合你。Python有很多优秀的库和框架，例如NumPy、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow等，可以方便地进行数据处理、机器学习和深度学习等任务。

如果你想从事系统编程、游戏开发、操作系统开发等领域，那么C++可能更适合你。C++是一种底层语言，可以直接操作硬件和内存，具有高效、灵活、可控等优点。

当然，也可以同时学习这两种语言，因为它们都是非常有用的编程语言。

c++调用python文件进行深度学习

C语言是一种高效的编程语言，拥有大量的应用场景，包括深度学习。Python则是深度学习中广泛使用的语言，因为它拥有着丰富的开源库和工具来支持深度学习模型的构建和训练，例如TensorFlow、PyTorch等等。

如果想要调用Python文件进行深度学习，可以通过以下几个步骤：

1. 安装Python环境和相关的深度学习库，例如TensorFlow或PyTorch。
2. 在C语言代码中调用Python解释器，使用Python/C API来完成对Python脚本的执行操作。
3. 编写Python脚本，实现深度学习模型的构建和训练，并在代码中调用这些操作。
4. 在C语言代码中，获取Python脚本执行的结果，并进行后续的处理或展示。

需要注意的是，在调用Python脚本时，需要保证Python环境和相关库的版本和C语言代码编译环境的配置一致，否则可能会发生兼容性问题。同时，对于不同的深度学习模型和操作，还需要使用不同的Python库和调用方式来实现。因此，在进行深度学习的C语言开发时，需要具备一定的Python和深度学习相关知识和技能。