几大常用深度学习python包使用教程 ---- Adam Studio

本文介绍了多个常用的Python深度学习库,包括Keras、TensorFlow、Caffe等,并提供了NLTK库的使用教程,涉及分词、停用词、词干化等自然语言处理任务。此外,还涵盖了数据收集、探索性数据分析、数据清洗和预处理等步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Python Deep Learning Packages

在这里插入图片描述

State of open source deep learning frameworks

keras[11]
Well known for being minimalistic, the Keras neural network library (with a supporting interface of Python) supports both convolutional and recurrent networks that are capable of running on either TensorFlow or Theano. The library is written in Python and was developed keeping quick experimentation as its USP.

TensorFlow
TensorFlow is arguably one of the best deep learning frameworks and has been adopted by several giants such as Airbus, Twitter, IBM, and others mainly due to

### 如何在 CUDA 10.2 上安装 PyTorch 为了确保顺利安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch 版本,建议通过 Anaconda 来管理依赖关系和环境。以下是具体操作指南: #### 创建并激活新的 Conda 环境 推荐先创建一个新的 Python 环境来隔离不同项目的库文件,防止版本冲突。 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.7 conda activate pytorch_env ``` #### 配置国内镜像源加快下载速度 考虑到网络因素可能影响的获取效率,可设置清华大学开源软件镜像站作为默认渠道之一[^5]。 ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ ``` #### 安装指定版本的 PyTorch 及其相关组件 根据需求选择合适的 PyTorch 和其他必要的扩展模块版本进行安装。对于 CUDA 10.2 用户来说,可以选择如下命令完成安装过程[^2]。 ```bash conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` #### 验证安装情况 最后一步是在 Python 解释器内部验证是否正确加载了带有 GPU 支持功能的 PyTorch 库[^4]。 ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果一切正常,则会显示相应的 PyTorch 版本号,并确认存在可用的 CUDA 设备支持。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Adam婷

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值