在數(shù)據(jù)分析中，免不了的就是數(shù)據(jù)的比較和處理。pandas作為數(shù)據(jù)分析處理常用的python第三方庫(kù)，他提供了兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也對(duì)提供了一些比較運(yùn)算符和比較方法，那么接下來(lái)就讓我們來(lái)看看pandas比較方法有哪些吧。
很多小伙伴在學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的時(shí)候會(huì)遇到一些坑。小編對(duì)自己遇到的坑進(jìn)行了一個(gè)總結(jié)，前人栽坑，后人繞路，希望小伙伴們?cè)谧x完這篇pytorch總結(jié)后能避免這些坑。
在使用tensor的時(shí)候有時(shí)候我們需要確定數(shù)據(jù)的類(lèi)型和大小，但是在pytorch查看數(shù)據(jù)類(lèi)型和大小的時(shí)候有時(shí)候會(huì)報(bào)錯(cuò)，那么出現(xiàn)這樣的報(bào)錯(cuò)我們?cè)撊绾谓鉀Q呢？接下來(lái)小編就帶你了解一下解決這個(gè)問(wèn)題的方案。
學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)一定不能錯(cuò)過(guò)這款來(lái)自谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)框架——TensorFlow，然而很多初學(xué)者在剛開(kāi)始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候容易在TensorFlow配置和安裝上卡住，今天小編就帶來(lái)了python3安裝TensorFlow和配置的詳細(xì)教程，希望能給各位小伙伴一個(gè)參考。
很多小伙伴在學(xué)習(xí)pytorch的時(shí)候會(huì)遇到x[...,0]這樣的寫(xiě)法，但并不了解這樣的寫(xiě)法有什么用，小編經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)得出了這個(gè)寫(xiě)法的功能為pytorch抽取tensor的行。接下來(lái)就來(lái)看看x[...,0]怎么使用吧。
我們知道pytorch的機(jī)器學(xué)習(xí)代碼是可以放在顯卡上面運(yùn)行的（很多情況下也都是放在顯卡上運(yùn)行），而且機(jī)器學(xué)習(xí)的代碼也是顯卡資源占用大戶(hù)。那么pytorch怎么查看占用的GPU資源呢？又該如何釋放已關(guān)閉程序占用的資源呢？接下來(lái)這篇文章告訴你。
作為一個(gè)高階程序員，多線(xiàn)程是必須掌握的知識(shí)。在python中有一個(gè)線(xiàn)程池模塊可以讓開(kāi)發(fā)者更加簡(jiǎn)單快速的進(jìn)行線(xiàn)程池的使用，接下來(lái)這篇文章就根據(jù)此來(lái)介紹python怎么進(jìn)行多線(xiàn)程操作。
在pytorch中圖片的張量結(jié)構(gòu)與plt可以顯示的圖片格式要求是不一樣的，所以plt是不能直接顯示tensor格式的圖片的，那么pytorch怎么用plt顯示tensor圖片呢？這就需要設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換了，基本思路就是將tensor轉(zhuǎn)換為numpy類(lèi)型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而numpy類(lèi)型的格式剛好可以被plt支持。接下來(lái)就來(lái)看具體怎么操作吧！
我們?cè)谶M(jìn)行pytorch調(diào)試的時(shí)候可能會(huì)遇到一些錯(cuò)誤，當(dāng)遇到這些錯(cuò)誤的時(shí)候我們需要去打印tensor信息，但是因?yàn)槲覀儾恢绬?wèn)題出在哪，所以我們可能需要打印很多很多的tensor信息，手寫(xiě)這么多tensor信息的print語(yǔ)句是相當(dāng)累人（且低效）的，今天小編帶來(lái)一個(gè)pytorch調(diào)試工具——tensorsnooper，這樣就能實(shí)現(xiàn)pytorch自動(dòng)打印每行代碼的tensor信息了。
