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 npimport pandas as pdfrom torch.utils.data import

0、导入和选择GPUimport torchimport numpy as npdevice="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