在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的時候，很多時候我們并不要求計算機有很高的單核算力，反而要求計算機有比較高的并行計算功能。這時候我們就可以使用GPU（顯卡）來幫我們運行機器學(xué)習(xí)的代碼了。業(yè)內(nèi)比較出名的機器學(xué)習(xí)的框架有TensorFlow和Keras，那么TensorFlow使用GPU和Keras使用GPU需要設(shè)置些什么呢？閱讀這篇文章你會得到了解。

我們知道，python是支持復(fù)數(shù)的，所以它也可以有復(fù)數(shù)的矩陣。有時候我們有兩個實數(shù)的矩陣需要進行實數(shù)矩陣合并，那么我們該怎么進行python矩陣合并呢？接下來這篇文章告訴你。

在PyTorch中，torch.Tensor類是存儲和變換數(shù)據(jù)的重要工具，相比于Numpy，Tensor提供GPU計算和自動求梯度等更多功能，在深度學(xué)習(xí)中，我們經(jīng)常需要對函數(shù)求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能夠根據(jù)輸入和前向傳播過程自動構(gòu)建計算圖，并執(zhí)行反向傳播。本篇將介紹和總結(jié)如何使用autograd包來進行自動求梯度的有關(guān)操作。

Python 在程序并行化方面多少有些聲名狼藉。撇開技術(shù)上的問題，例如線程的實現(xiàn)和 GIL，我覺得錯誤的教學(xué)指導(dǎo)才是主要問題。常見的經(jīng)典 Python 多線程、多進程教程多顯得偏"重"。而且往往隔靴搔癢，沒有深入探討日常工作中最有用的內(nèi)容。

我們在學(xué)習(xí)離散數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的時候會學(xué)習(xí)到集合相關(guān)知識，也為我們后面學(xué)習(xí)算法打下一定的基礎(chǔ)。在日常運算中我們可以直接計算集合，但在計算機中還要實現(xiàn)相應(yīng)的集合運算方法，這其實是不利于我們后面學(xué)習(xí)算法的時候使用的。實際上python集合運算已經(jīng)由他人實現(xiàn)了，我們只需要直接使用對應(yīng)的方法即可。接下來我們就來介紹一下一些python集合比較的內(nèi)容吧！

pytest測試框架是python測試中常用的一種測試框架，在自動化測試中也可以用來與selenium進行搭配使用。但是縱觀整個pytest測試用例，我們并沒有找到運行代碼的入口，那么pytest測試用例怎么執(zhí)行呢？接下來這篇文章帶你了解。

打印或日志記錄是任何編程語言中最常見的事情，也是每個人都喜歡做的最常見的事情之一。默認情況下，在 python 編程中，每個打印輸出都寫在不同的行中。要在不換行的情況下打印，我們只需向print語句添加一個參數(shù)或使用內(nèi)置的 Python 庫（即sys）。

不知道有沒有小伙伴遇到過這樣的情況：有時候使用Pytorch訓(xùn)練完模型，在測試數(shù)據(jù)上面得到的結(jié)果并不盡如人意。到底是什么原因?qū)е聀ytorch訓(xùn)練結(jié)果不準確的呢？閱讀這篇文章，你或許會找到答案。

Python作為一門廣泛應(yīng)用的編程語言，擁有龐大的庫生態(tài)系統(tǒng)，這些庫提供了豐富的功能和工具，滿足各種開發(fā)需求。本文將結(jié)合具體實例，詳細介紹Python庫的安裝步驟，并對常見問題進行分析和解決。