在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理過程中，如果全都默認使用相同的一個比較高的數(shù)據(jù)精度的話，對于計算機硬件的顯存具有一定的要求，運算量也會增大，對應(yīng)的運算時間就會降低，宏觀的講就是運算速度變慢了。但實際上，針對不同的層我們可以采用不同的數(shù)據(jù)精度進行計算以達到節(jié)省內(nèi)存和加快速度的目的。這種方法叫做自動混合精度（amp），那么pytorch怎么使用amp呢？接下來我們就來介紹一下pytorch怎么進行混合精度訓(xùn)練吧。

很多小伙伴在學(xué)習(xí)自動化辦公的時候有時候會需要獲取特定行列的需求，這時候我們可以使用pandas進行操作。接下來這篇文章小編將介紹pandas如何讀取dataframe特定行列，希望能對剛學(xué)習(xí)pandas的小伙伴們有所啟發(fā)。

在pandas的日常使用中，經(jīng)常對數(shù)據(jù)進行處理會導(dǎo)致數(shù)據(jù)索引順序錯亂，從而影響數(shù)據(jù)讀取、插入等。今天小編就帶來了幾種pandas如何重置dataframe索引的方法，喜歡能對小伙伴們有所幫助。

因為python中日期是個對象，所以很多小伙伴在使用日期的時候往往會遇到以下的情況：在數(shù)據(jù)庫或者文本中或者輸入流中獲取的日期數(shù)據(jù)是字符串，與我們要使用的日期對象完全不一樣，這時候我們就需要將python字符串轉(zhuǎn)換成日期對象了，那么python如何將字符串轉(zhuǎn)換成日期對象呢？接下來這篇文章告訴你！

在學(xué)習(xí)自動化辦公的時候，我們可能會涉及到一些數(shù)據(jù)的操作，比如說將某個表格區(qū)域的數(shù)據(jù)進行上下左右的移動，但我們只是空有這樣的想法卻不知道怎么實現(xiàn)。實際上我們在學(xué)習(xí)自動化辦公的時候會學(xué)習(xí)到一個python庫叫做pandas，pandas可以進行數(shù)據(jù)的移動操作。那么pandas如何操作數(shù)據(jù)呢？且聽小編娓娓道來。

對于機器學(xué)習(xí)而言，張量（tensor）是其實現(xiàn)的一個基礎(chǔ)。所以著名的機器學(xué)習(xí)庫TensorFlow便從中進行取名。作為一個機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)的基礎(chǔ)，tensor的實現(xiàn)和應(yīng)用對機器學(xué)習(xí)的重要性不言而喻。在pytorch中實現(xiàn)了Tensor的功能，現(xiàn)在小編就對Tensor常用操作有哪些進行一個簡單的歸納，希望能讓小伙伴在學(xué)習(xí)中有所感悟。

對于web應(yīng)用開發(fā)而言，有一項功能是相當常見的，那就是分頁，而這項功能最關(guān)鍵的作用，就是實現(xiàn)將數(shù)據(jù)分成一頁一頁的效果，這樣每次就能閱讀有限數(shù)量的數(shù)據(jù)，既降低了服務(wù)器壓力又提高了閱讀效率，而分頁功能的實現(xiàn)必須實現(xiàn)兩個小功能，分別是數(shù)據(jù)分頁和翻頁功能，接下來小編就以Django為例介紹一下Django如何實線分頁，以及Django如何實現(xiàn)翻頁功能吧。

很多小伙伴在使用pytorch進行機器學(xué)習(xí)的時候可能會遇到cuda()加載很慢的問題，小編也遇到過這樣令人心塞的問題。在解決了相應(yīng)問題后小編將解決方法進行了一個總結(jié)，希望能幫助到各位小伙伴。

Python 的一大優(yōu)點就是豐富的類庫，所以我們經(jīng)常會用 pip 來安裝各種庫，所以對于Python開發(fā)用戶來講，PIP安裝軟件包是家常便飯。但國外的源下載速度實在太慢，浪費時間。而且經(jīng)常出現(xiàn)下載后安裝出錯問題。所以把PIP替換為國內(nèi)源，可以大幅提升下載速度，還可以提高安裝成功率。

或許有小伙伴可能在剛開始學(xué)pytorch的時候也遇到過小編這樣的問題：在定義cuda的時候命令行卡住不再繼續(xù)輸出。這其實是pytorch-gpu安裝失敗造成的，那么pytorch-gpu安裝失敗怎么辦？如何解決？今天小編就將我解決的方法告訴大家。