很多小伙伴在學習計算機視覺的時候會遇到一些坑。小編對自己遇到的坑進行了一個總結，前人栽坑，后人繞路，希望小伙伴們在讀完這篇pytorch總結后能避免這些坑。

在使用tensor的時候有時候我們需要確定數(shù)據(jù)的類型和大小，但是在pytorch查看數(shù)據(jù)類型和大小的時候有時候會報錯，那么出現(xiàn)這樣的報錯我們該如何解決呢？接下來小編就帶你了解一下解決這個問題的方案。

學習機器學習一定不能錯過這款來自谷歌的機器學習框架——TensorFlow，然而很多初學者在剛開始學習機器學習的時候容易在TensorFlow配置和安裝上卡住，今天小編就帶來了python3安裝TensorFlow和配置的詳細教程，希望能給各位小伙伴一個參考。

很多小伙伴在學習pytorch的時候會遇到x[...,0]這樣的寫法，但并不了解這樣的寫法有什么用，小編經(jīng)過實驗得出了這個寫法的功能為pytorch抽取tensor的行。接下來就來看看x[...,0]怎么使用吧。

我們知道pytorch的機器學習代碼是可以放在顯卡上面運行的（很多情況下也都是放在顯卡上運行），而且機器學習的代碼也是顯卡資源占用大戶。那么pytorch怎么查看占用的GPU資源呢？又該如何釋放已關閉程序占用的資源呢？接下來這篇文章告訴你。

作為一個高階程序員，多線程是必須掌握的知識。在python中有一個線程池模塊可以讓開發(fā)者更加簡單快速的進行線程池的使用，接下來這篇文章就根據(jù)此來介紹python怎么進行多線程操作。

在pytorch中圖片的張量結構與plt可以顯示的圖片格式要求是不一樣的，所以plt是不能直接顯示tensor格式的圖片的，那么pytorch怎么用plt顯示tensor圖片呢？這就需要設計到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換了，基本思路就是將tensor轉(zhuǎn)換為numpy類型的數(shù)據(jù)結構，而numpy類型的格式剛好可以被plt支持。接下來就來看具體怎么操作吧！

我們在進行pytorch調(diào)試的時候可能會遇到一些錯誤，當遇到這些錯誤的時候我們需要去打印tensor信息，但是因為我們不知道問題出在哪，所以我們可能需要打印很多很多的tensor信息，手寫這么多tensor信息的print語句是相當累人（且低效）的，今天小編帶來一個pytorch調(diào)試工具——tensorsnooper，這樣就能實現(xiàn)pytorch自動打印每行代碼的tensor信息了。

我們在使用pytorch的時候會涉及到打印tensor的值，在pytorch怎么打印tensor的數(shù)值這方面只要會使用pytorch一般都會使用了，但是有些情況下我們還需要打印device的信息，那么pytorch怎么打印device信息呢？接下來的這篇文章告訴你！