在李沐老师的【动手学深度学习v2】学习中，在“linear-regression-scratch.ipynb”中遇到了以下代码：产生疑问：为什么要用list(range(…))？于是写代码研究range和list的区别：运行结果：可知：1、list和range对象都可由torch.tensor(…)转换为tensor.2、range, list和tensor都可用方括号下标索引，且[0:n]索引的
基本概括 sklearn拥有可以用于监督和无监督学习的方法，一般来说监督学习使用的更多。sklearn中的大部分函数可以归为估计器(Estimator)和转化器(Transformer)两类。**估计器(Estimator)**其实就是模型，它用于对数据的预测或回归。基本上估计器都会有以下几个方法：fit(x,y) : 传入数据以及标签即可训练模型，训练的时间和参数设置，数据集大小以及数据本身的特
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2024-05-17 13:32:08
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## PyTorch、TensorFlow和Scikit-Learn的选择指南
在机器学习和深度学习的领域，选择合适的框架是非常重要的决定。PyTorch、TensorFlow和Scikit-Learn这三种工具各具特色，适合不同的项目需求。本文将为初学者提供一个清晰的选择流程，并说明每个步骤所需的代码和配置。
### 选择框架的流程
以下是选择合适框架的步骤：
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在深度学习初始阶段，每个深度学习研究者都需要写大量的重复代码。为了提高工作效率，这些研究者就将这些代码写成了一个框架放到网上让所有研究者一起使用。接着，网上就出现了不同的框架。随着时间的推移，最为好用的几个框架被大量的人使用从而流行了起来。 [1] 全世界最为流行的深度学习框架有PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、T
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2023-10-12 09:51:25
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刚入门深度学习几个月，最先学的框架是pytorch，愁于自己没有好的电脑，最近采用百度的paddle框架，免费提供的时间有限的算力卡对我这个新手还算是很友好，花了半天时间大概能看懂几个入门级别的paddle框架下的代码。自我感觉还是与pytorch有些区别，目前暂时先记在这里，日后再补充。听说ai studio暂时还不支持pytorch，期待！1.编程区别：涉及到具体的流程，可对着ai studi
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2023-08-29 14:28:13
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# Paddle和PyTorch究竟哪个更好？
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的框架应运而生，其中较为著名的包括PaddlePaddle和PyTorch。这两个框架各有特色，吸引了大量开发者和研究者的关注。那么，Paddle和PyTorch究竟哪个更好呢？本文将通过对比二者的特点、优缺点，举例说明，并附上基本的代码示例。
## 1. 框架简介
### 1.1 PaddlePaddle
# 如何判断 PyTorch 和 Paddle 哪个更好
在机器学习的世界中，选择合适的框架是非常重要的一步。当前，PyTorch 和 Paddle 是两个非常流行的深度学习框架，你可能会想知道哪个框架更适合你。本文将指导你完成决策过程，并提供必要的代码示例和解释。
## 1. 决策流程
在判断 PyTorch 和 Paddle 哪个更好的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 |
# 如何评估 "PyTorch vs TensorFlow"
在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是两个流行的框架。但是，很多初学者通常会面临一个问题：到底选择哪个框架呢？在这篇文章中，我们将建立一个系统的方法来帮助你做出明智的决定。
## 流程步骤
下面是我们评估两个框架的基本流程：
| 步骤 | 描述
# Transformer与PyTorch的选择指南
## 介绍
在自然语言处理和计算机视觉中，Transformer模型占据了重要地位。而PyTorch则是实施模型的强大工具。本文将对如何选择“Transformer和PyTorch哪个好”进行详细的步骤分析。
## 选择流程
以下是选择流程的总览：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-14 05:10:40
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# NumPy和PyTorch哪个好？
在数据科学和深度学习领域，NumPy和PyTorch是两个不可忽视的强大工具。它们各自拥有不同的优势和适用场景。本篇文章将探讨这两者的特点，并通过代码示例帮助你更好地理解它们的使用方法，最后给出一些应用场景的分析。
## NumPy简介
NumPy是一个用于科学计算的开源Python库，它提供了支持大规模多维数组和矩阵的功能，并对数组的操作进行了丰富的
pytorch 和 tensorflow的区别1 图的创建及调试 pytorch 图结构的创建是动态的，即图是运行时创建；更易调试pytorch代码，调试pytorch代码就像调试python代码一样，可以利用pdp在任何地方设置断点； tensorflow 图结构的创建是静态的，即图
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2023-08-11 18:07:42
93阅读
学习一个工具最好的方法就是去使用它。在学习「深度学习」的路上，你需要选择一个用来搭建神经网络的框架，常见的框架包括 Tensorflow，Caffe，Pytorch 等， 其中最推荐的是 Pytorch，尤其是对于新手，Pytorch 入门快，易上手，代码非常 pythonic。不论你是自己做 demo 还是做产品级的应用，Pytorch 都能胜任，实在是居家旅行必备。环境搭建首先需
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2023-11-07 10:41:30
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1.由于网上教程很多，本人顺利的部分(1.更新nvidia驱动;2.CUDA10安装;3.cuDNN 7 安装)不赘述，建议参考该链接：windows10下安装GPU版pytorch简明教程 - 知乎本人安装版本（21.06 如下图）：前排提醒，建议装cuda 10.02的版本，高版本的yolov5 train 会显示 box obj nan nan (我是cuda 11.1，他也能运行
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2024-05-14 13:26:12
991阅读
目录安装sklearn的前提安装sklearn我经历过的错误 安装sklearn的前提scikit-learn介绍<-----这个网站里有介绍 由于scikit-learn存在依赖关系 :Python (>= 3.5) NumPy (>= 1.11.0) SciPy (>= 0.17.0) joblib (>= 0.11)所以在安装的时候，要注意各种库的版本，而且要
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2023-11-02 21:16:56
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最近，深度学习Deep Learning 的热潮依旧，而且有着愈演愈烈的趋势，所以为了迎合这股潮流，学习一些主流的深度学习框架还是很必须的。现在的主流深度学习框架，主要是 Google 系的 TensorFlow 以及 Facebook 系的 Pytorch，其他还有 Keras，Caffe， 微软的 CNTK 等2020年结束，TF 和 Pytorch 两大框架基本上可以说是平分天下！形势有点像
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2023-11-20 07:43:08
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TensorFlow和PyTorch是两个流行的深度学习框架，它们在很多方面都有相似之处，因为它们都旨在解决相同的问题，即构建和训练神经网络。以下是它们之间的一些联系：1.深度学习框架： TensorFlow和PyTorch都是开源的深度学习框架，旨在简化神经网络模型的构建、训练和部署过程。2.动态图和静态图： 尽管TensorFlow一度以静态图为主，而PyTorch使用动态图，但随着Tenso
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2024-09-25 21:07:35
173阅读
飞桨(PaddlePaddle)核心框架Paddle Fluid v1.5已经发布，而作为其关键工具，用来迁移学习的PaddleHub也进行了全面更新，正式发布了1.0版本。全新的PaddleHub模型和任务更加丰富，为用户提供了覆盖文本、图像和视频三大领域八大任务的40+预训练模型，同时还在飞桨官网上开辟了PaddleHub的网页。本文将对PaddleHub及其更新做更加全面的介绍。Paddle
飞桨和PyTorch哪个更好？这个问题常常在深度学习社区中引发热烈讨论。随着AI技术的飞速发展，选择合适的深度学习框架变得尤为重要。本文将从多个维度对飞桨和PyTorch进行深入剖析，帮助大家做出最佳的选型决策。
## 背景定位
在探讨这两个框架的优劣之前，我们需要了解它们的技术定位和演进历史。飞桨（PaddlePaddle）是由百度于2016年发布的深度学习框架，旨在为各类开发者提供简单易用
# PyTorch与Scikit-Learn的结合：机器学习的基础与深度学习的应用
在机器学习的领域，Scikit-Learn和PyTorch是两个非常重要的库。Scikit-Learn，简称sklearn，主要用于数据挖掘和数据分析，其API简洁明了，适合快速构建传统的机器学习模型；而PyTorch是一个深度学习框架，便于构建神经网络并进行大规模的深度学习任务。本文将介绍这两个库的基本用法，并
原创
2024-09-27 05:09:14
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# Sklearn 和 PyTorch：机器学习的两种重要工具
在现代数据科学和机器学习的领域中，Scikit-Learn（通常称为sklearn）和PyTorch是两款备受欢迎的库。它们各具有独特的功能和优势，适用于不同的机器学习任务。本文将介绍这两者的基本概念、应用场景，并通过代码示例深入理解它们的使用方法。
## 1. Sklearn：经典机器学习的代表
Scikit-Learn是一个
