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！

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绬栴}出在哪，所以我們可能需要打印很多很多的tensor信息，手寫這么多tensor信息的print語句是相當(dāng)累人（且低效）的，今天小編帶來一個(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。

我們?cè)谑褂胮ytorch的時(shí)候會(huì)涉及到打印tensor的值，在pytorch怎么打印tensor的數(shù)值這方面只要會(huì)使用pytorch一般都會(huì)使用了，但是有些情況下我們還需要打印device的信息，那么pytorch怎么打印device信息呢？接下來的這篇文章告訴你！

pytorch中的dropout方法可以用來刪除一些不必要的特征值，但是每次Dropout的時(shí)候Dropout掉的參數(shù)可能都不一樣，那么pytorch 中nn.Dropout如何優(yōu)化呢？接下來這篇文章告訴你。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中我們會(huì)了解到特征值這個(gè)概念。通俗的講特征值就是機(jī)器學(xué)習(xí)代碼判斷的方法。比如人的識(shí)別我們可以看臉、看身體、看衣服，這些就是一個(gè)人的特征值。但有些時(shí)候這些特征值并不一定都有用（比如我要判斷兩張照片是否是同一個(gè)人，那么衣服就不應(yīng)該成為特征值）這時(shí)候我們就需要?jiǎng)h除掉部分特征值了那么pytorch怎么刪除特征值呢?其實(shí)pytorch中提供了nn.Dropout方法用來刪除部分特征值。那么pytorch 中nn.Dropout如何使用呢？接下來的文章告訴你。

我們?cè)谑褂胮ytorch訓(xùn)練的時(shí)候一般會(huì)把數(shù)據(jù)集放到dataloader里。但在訓(xùn)練前我們也需要看一下訓(xùn)練數(shù)據(jù)長啥樣（檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集是否有問題），這就需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可視化了。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的圖像一般都是帶batch的tensor類型的圖像，那么pytorch中帶batch的tensor類型圖像如何顯示呢？看完這篇文章你將得到答案。

隨著近些年python大火，很多人有或多或少學(xué)習(xí)過一點(diǎn)python，而爬蟲的技術(shù)又相對(duì)比較簡單，這就導(dǎo)致了很多學(xué)有小成的爬蟲開發(fā)者待著自己的爬蟲在你的網(wǎng)站上爬取數(shù)據(jù)，對(duì)于大站而言，一些小小的爬蟲并不會(huì)太多地影響他站點(diǎn)的運(yùn)營。但小站就不一樣了，輕則影響其他人的服務(wù)效果，重則爬蟲掏干凈了你的庫，然后你的創(chuàng)作就不值錢了，那么作為一個(gè)站長，怎么進(jìn)行python爬蟲反爬呢？其實(shí)有一個(gè)比較簡單的操作——使用https2.0。

對(duì)于python最近最火的方向很多小伙伴都會(huì)脫口而出——機(jī)器學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分python也適用于此。python深度學(xué)習(xí)里面最出名的庫/框架應(yīng)該算pytorch了，接下來這篇文章小編帶你了解一下pytorch怎么用吧。

斐波那契數(shù)列作為一個(gè)非常經(jīng)典的數(shù)學(xué)問題，在我們學(xué)習(xí)編程語言遞歸思想的時(shí)候，這個(gè)問題經(jīng)常被拿來應(yīng)用。下面我將為大家介紹使用Python求解斐波那契數(shù)列第n項(xiàng)的多種算法。