工科狗Niko的博客

《PyTorch深度学习实践》-刘二大人 Otto Group Product Classification作业 将商品进行十分类，输入为93个特征10个类别的商品数据集，输出为预测数据集里商品是哪个类别 数据集可以在https://www.kaggle.com/c/otto-group-product-classification-challenge下载 代码及注释如下 import numpy as np import pandas as pd from torch.utils.data import

0、导入和选择GPU import torch import numpy as np device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" 1、张量的创建，格式和运算 z1=torch.empty(1) x2=torch.rand(5,3) x3=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long) x4=torch.tensor([5,3]) print(x2,x3,x4) print(x3.dtype) torch.add(x2

TensorFlow简介：https://tensorflow.google.cn/ 一. TensorFlow内的基本概念 图的构建 1.初始化图 tf.reset_default_graph() 用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形. 2.构建新的图 g1 = tf.Graph() g2 = tf.Graph() 3.在图中定义张量 with g1.as_default(): a = tf.constant([1.0, 1.0]) b = tf.constant([1.0, 1.0]) resu