我们强烈建议在安装 Anaconda 发行版之后创建一个新的 Python 环境。 使用Python 3.6 创建一个新环境(在 Linux/Mac 中使用终端或在 Windows 中使用命令提示符),然后安装其他必要的软件包,如下所示: conda create -n testenvironment python=3.6conda activate testenvironment pip install pytorch torchvision torchtext ...
另一方面是因为 Python 的开发效率高,Python 有很多库很方便做人工智能,比如 Numpy、Scipy 做数值计算的,Sklearn 做机器学习的,Matplotlib 将数据可视化的,等等。总的来说,Python 既容易上手,又是功能强大的编程语言。按照《Python 学习手册》作者的说法,Python 可以从支持航空航天器系统的开发到小游戏开发的几乎所有...
深度学习将使用NumPy和Matplotlib这两种外部库 Python有“解释器”和“脚本文件”两种运行模式 Python能够将一系列处理集成为函数或类等模块 NumPy中有很多用于操作多维数组的便捷方法 类与对象 变量是挂在对象身上的标签 classMan:#定义了一个新类Man,类Man生成了实例(对象)m#类Man的构造函数(初始化方法会接收参数nam...
序列化是将Python对象转换为字节流(binary stream)的过程,以便将数据保存到文件中或者通过网络传输。 Python中的pickle模块可以将复杂的Python对象序列化为字节流。 2.反序列化(Deserialization) 反序列化是将字节流重新转换为原始的Python对象的过程。 pickle.load就是实现这个功能的函数,它从文件中读取序列化的字节流,...
1 Python 语言的概况及发展历程 Python 语言作为广受程序开发者喜爱的开发工具,是一种面向对象的语言。从 20 世纪 90 年代初诞生至今,被广泛的应用在机器学习、深度学习、图像识别等科学计算当中。尤其在当下大数据时代,Python 越来越受开发者的欢迎,高等院校、科研机构以及 IT...
机器学习用于中小型数据集，而深度学习用于分析大数据。训练时间 机器学习分析需要很短的时间，而深度学习分析有时可能需要几天或几周的时间。应用领域 机器学习一般用于分类、回归、聚类等任务，而深度学习则多用于图像、NLP等任务。计算能力 虽然机器学习项目可以使用简单的计算机来执行，但深度学习项目需要功能强大的...
python常用机器学习及深度学习库介绍 1、 Numpy NumPy(Numerical Python)是Python的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库,Numpy底层使用C语言编写,数组中直接存储对象,而不是存储对象指针,所以其运算效率远高于纯Python代码。
本书由 Keras 之父、现任 Google 人工智能研究员的弗朗索瓦·肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了使用 Python 和 Keras 进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知...