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...
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,...
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...
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...
1、基于PyTorch机器学习与深度学习实践应用与案例分析 2、最新基于MATLAB科研数据可视化实践技术应用 3、最新基于Python科研数据可视化实践技术应用 前言 目前,随着人工智能的大热,吸引了诸多行业对于人工智能的关注,同时也迎来了一波又一波的人工智能学习的热潮,虽然人工智能背后的原理并不能通过短短一文给予详细介绍,但是像...
《Python深度学习》是由人民邮电出版社年8月出版发行的一部计算机网络类的图书，由本书由Keras之父弗朗索瓦·肖莱 （François Chollet）执笔 编著，张亮译。内容简介 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，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及...
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...