機(jī)器學(xué)習(xí)的重要應(yīng)用之一就是圖像識(shí)別，在圖像識(shí)別中比較好實(shí)現(xiàn)的圖像識(shí)別當(dāng)屬手寫數(shù)字識(shí)別，那么pytorch怎么實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字圖片識(shí)別呢？接下來這篇文章告訴你！

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，他提供了兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也對提供了一些比較運(yùn)算符和比較方法，那么接下來就讓我們來看看pandas比較方法有哪些吧。

大家都說程序員土，不懂得浪漫，其實(shí)這都是偏見。程序員也可以很浪漫。接下來小編就帶來一些python表白代碼，讓我們來看看程序員能有多浪漫吧（學(xué)習(xí)需求：會(huì)海龜繪圖法和懂一點(diǎn)字符畫生成方式：主要是PIL庫的使用）！

很多小伙伴在學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺的時(shí)候會(huì)遇到一些坑。小編對自己遇到的坑進(jìn)行了一個(gè)總結(jié)，前人栽坑，后人繞路，希望小伙伴們在讀完這篇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)的類型和大小，但是在pytorch查看數(shù)據(jù)類型和大小的時(shí)候有時(shí)候會(huì)報(bào)錯(cuò)，那么出現(xiàn)這樣的報(bào)錯(cuò)我們該如何解決呢？接下來小編就帶你了解一下解決這個(gè)問題的方案。

學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)一定不能錯(cuò)過這款來自谷歌的機(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]這樣的寫法，但并不了解這樣的寫法有什么用，小編經(jīng)過實(shí)驗(yàn)得出了這個(gè)寫法的功能為pytorch抽取tensor的行。接下來就來看看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。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？接下來這篇文章告訴你。

作為一個(gè)高階程序員，多線程是必須掌握的知識(shí)。在python中有一個(gè)線程池模塊可以讓開發(fā)者更加簡單快速的進(jìn)行線程池的使用，接下來這篇文章就根據(jù)此來介紹python怎么進(jìn)行多線程操作。

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類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而numpy類型的格式剛好可以被plt支持。接下來就來看具體怎么操作吧！