Scikit-learn和PyTorch是两个不同但互补的工具,它们各自擅长处理不同类型的机器学习任务。 任务类型:Scikit-learn主要用于传统的机器学习任务,如分类、回归、聚类等。而PyTorch则是一个深度学习框架,主要用于处理神经网络相关的任务,如图像识别、自然语言处理等。 API设计:Scikit-learn的API设计简洁明了,易于上手。而PyTo...
PyTorch、Keras、Scikit-learn和TensorFlow就是四种不同的“工具箱”。 TensorFlow: 就像一个超级大的、功能强大的工具箱,里面什么工具都有,可以盖各种各样的房子,从简单的到超级复杂的都有。它很厉害,但是也比较复杂,需要多学习才能用好。 PyTorch: 这个工具箱也很好用,也很强大,但是它比TensorFlow更容易上手,像积...
PyTorch是 Facebook 基于原有的 Torch 框架推出的采用 Python 作为主要开发语言的深度学习框架。PyTorch 借鉴了 Chainer 的设计风格,采用命令式编程,使得搭建网络和调试网络非常方便。尽管 PyTorch 在 2017 年才发布,但是由于精良紧凑的接口设计,PyTorch 在学术界获得了广泛好评。在 PyTorch 1.0 版本后,原来的 PyTorch ...
TensorFlow:TensorFlow具有强大的计算图和自动求导功能,支持分布式训练和多种硬件加速器。 PyTorch:PyTorch提供了灵活的动态图,适用于快速原型设计和实验。 Caffe:Caffe是一个基于表达式的深度学习框架,具有高效的GPU加速,适合大规模图像分类任务。 MXNet:MXNet提供了灵活的静态图和动态图两种模式,具有分布式训练和多种编程语...
直观的动态图计算: PyTorch使用动态图计算,更直观,有助于调试和理解模型。 良好的社区支持: PyTorch拥有积极的社区,有很多高质量的扩展和工具。 2.2.2 缺点: 分布式计算相对不成熟: 相对于TensorFlow,PyTorch在分布式计算方面的支持较为不成熟。 相对较小的生态系统: 虽然在增长,但相比于TensorFlow,PyTorch的生态系统...
对于机器学习编程任务,我们多会使用scikit-learn库,它是当前最流行、易用的开源机器学习库之一。在后续的章节中,在聚焦于机器学习的一个分支深度学习时,我们会使用PyTorch库的最新版本,它通过使用显卡专门用于训练所谓的深度神经网络模型。 安装Python及通过PyPI安装Python包 ...
对于机器学习编程任务,我们将主要参考scikit-learn库,它是目前最流行和最容易获得的开源机器学习库之一。在后面的章节中,当我们关注机器学习的一个子领域--深度学习时,我们将使用最新版的PyTorch库,它专门通过利用显卡非常有效地训练所谓的深度神经网络模型。
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 本章中我们会使用所讲到的机器学习中的第一类算法中两种算法来进行分类:感知机(perceptron)和自适应线性神经元(adaptive linear neuron)。我们先使用Python逐步实现感知机,然后对鸢尾花数据集训练来分出不同花的品种。这有助于我们理解用于分类的机器学习算法概念以及如何...
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 将数据集划分为训练集和测试集 我们在第1章 赋予计算机学习数据的能力和第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅中简单地介绍了将数据集划分为训练集和测试集的概念。在测试集中比较预测标签和真实标签可以看成是发布上线前对模型的无偏差性能评估。本节中,我们...
例如,NumPy的核心是数组(Array),Pandas的核心是DataFrame,PyTorch的核心则是张量(Tensor)。这些对象类型为数据分析和机器学习提供了强大的工具。 对于Scikit-learn来说,它的核心对象类型是评估器(Estimator)。可以将评估器看作是一种封装了各种机器学习模型的工具。在Scikit-learn中进行模型训练的过程,其核心就是围绕着...