文件讀寫這項功能是每個編程語言基本都會實現(xiàn)的一個重要的基礎(chǔ)功能，python也不例外，今天小編就python如何讀取文件，來向各位介紹python的三種文件讀取方式。

不知道小伙伴們在訓(xùn)練檢測網(wǎng)絡(luò)的時候有沒有出現(xiàn)loss為nan的情況。當(dāng)出現(xiàn)這種情況的時候需要中斷重新訓(xùn)練，會很麻煩。接下來小編介紹一種pytorch避免訓(xùn)練loss nan的方法，就是使用pytorch梯度裁剪來進行限制，我們可以選擇使用PyTorch提供的梯度裁剪庫來對模型訓(xùn)練過程中的梯度范圍進行限制。修改之后，不再出現(xiàn)loss為nan的情況。

很多讀者在聽到辦公自動化的時候很難想象到底什么是辦公自動化，它能自動化到什么地步。其實辦公自動化也就只是幫你進行一些重復(fù)的操作罷了，一些關(guān)鍵操作和內(nèi)容產(chǎn)出還是得靠用戶自行處理。以python辦公自動化為例，office三大軟件中自動化可操作性最高的應(yīng)該是excel了，excel很多情況下操作都是可重復(fù)的，比如批量的數(shù)據(jù)錄入，數(shù)據(jù)的操作等。今天小編就以python操作excel為例，來介紹一下python辦公自動化。

為了提高pytorch的模型訓(xùn)練的效率，我們有時候會選擇放棄部分精度來換取運算耗時的縮減。也就是說，在對精度要求不是那么高的情況下我們可以使用pytorch半精度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。但是在使用pytorch進行半精度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時候可能會出現(xiàn)一些問題，小編將這些問題進行了一個總結(jié)，各位小伙伴可以進行參考。

在進行深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練的時候，很多小伙伴的電腦的配置可能不是那么優(yōu)秀，在該階段要花費很多的運行時間。但在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的過程中，有時候我們其實并不需要模型擁有太高的精度，這時候我們就可以設(shè)置通過降低精度的方法減少運算量，這就是pytorch加速模型訓(xùn)練的辦法，那么pytorch如何設(shè)置精度呢？通過下文的學(xué)習(xí)，你將學(xué)會pytorch怎么部署半精度模型。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理過程中，我們默認(rèn)是將pytorch的tensor的精度指定為單精度的float32，但是在有些時候不管是float16還是float32，在訓(xùn)練模型的時候都會導(dǎo)致精度丟失，從而引發(fā)訓(xùn)練效果的損失。那么pytorch怎么使用float64訓(xùn)練呢？接下來這篇文章告訴你。

很多小伙伴或多或少都曾經(jīng)聽過這樣的一些言論：python運算速度特別慢，java在運算數(shù)度上碾壓python等。這令部分小伙伴覺得python既然運算速度這么慢，那效率也低，不學(xué)也罷。實際上從一開始的言論就錯了，python的運算速度其實還是很不錯的，只不過很多用戶不會優(yōu)化罷了，那么python如何提高運算速度呢？看完這篇文章你會得到答案。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理過程中，如果全都默認(rèn)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。