原文： https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html 在 PyTorch 發(fā)行版，單獨(dú)的提交或不同的平臺(tái)上，不能保證完全可重復(fù)的結(jié)果。 此外，即使在使用相同種子的情況下，結(jié)果也不必在 CPU 和 GPU 執(zhí)行之間再現(xiàn)。 但是，為了使計(jì)算能...
http://m.hgci.cn/pytorch/pytorch-inrs3bue.htmltf.DType DType 類 定義在：tensorflow/python/framework/dtypes.py. 參見指南：構(gòu)建圖>張量類型 表示 TensorFlow 張量中元素的類型. 定義了以下 DType 對(duì)象: tf.float16：16位半精度浮點(diǎn)數(shù). tf.float32：32位單精度浮點(diǎn)數(shù). tf.float64：64位雙精度浮點(diǎn)數(shù). t...
http://m.hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-d6x22e0f.html重置索引（reindex）可以更改原 DataFrame 的行標(biāo)簽或列標(biāo)簽，并使更改后的行、列標(biāo)簽與 DataFrame 中的數(shù)據(jù)逐一匹配。通過重置索引操作，您可以完成對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的重新排序。如果重置的索引標(biāo)簽在原 DataFrame 中不存在，那么該標(biāo)...
http://m.hgci.cn/pandas/pandas-reindexing.html本節(jié)介紹 Pandas 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括各類對(duì)象的數(shù)據(jù)類型、索引、軸標(biāo)記、對(duì)齊等基礎(chǔ)操作。首先，導(dǎo)入 NumPy 和 Pandas：In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd “數(shù)據(jù)對(duì)齊是內(nèi)在的”，這一原則是根本。除非顯式指定，Pandas 不...
http://m.hgci.cn/hyspo/hyspo-5t1d3725.htmlDataFrame 是 Pandas 的重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，也是在使用 Pandas 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析過程中最常用的結(jié)構(gòu)之一，可以這么說，掌握了 DataFrame 的用法，你就擁有了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的基本能力。 認(rèn)識(shí)DataFrame結(jié)構(gòu) DataFrame 一個(gè)表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，既...
http://m.hgci.cn/pandas/pandas-dataframe.htmlNullable整型數(shù)據(jù)類型在0.24.0版本中新引入小貼士IntegerArray目前屬于實(shí)驗(yàn)性階段，因此他的API或者使用方式可能會(huì)在沒有提示的情況下更改。在 處理丟失的數(shù)據(jù)部分, 我們知道pandas主要使用 NaN 來代表丟失數(shù)據(jù)。因?yàn)?NaN 屬于浮點(diǎn)型...
http://m.hgci.cn/hyspo/hyspo-21kp372j.html數(shù)據(jù)重采樣是將時(shí)間序列從一個(gè)頻率轉(zhuǎn)換至另一個(gè)頻率的過程，它主要有兩種實(shí)現(xiàn)方式，分別是降采樣和升采樣，降采樣指將高頻率的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低頻率，升采樣則與其恰好相反，說明如下： 方法 說明 降采樣 將高頻率(間隔短)...
http://m.hgci.cn/pandas/pandas-resample.htmltf.convert_to_tensorconvert_to_tensor ( value , dtype = None , name = None , preferred_dtype = None ) 定義在：tensorflow/python/framework/ops.py.見指南：構(gòu)建圖>實(shí)用功能,生成常量,序列和隨機(jī)值,控制流,高階函數(shù),圖像,輸入和讀取器,數(shù)學(xué),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),稀疏...
http://m.hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-g2tw2d76.html讓我們首先直接根據(jù)定義在 Python 中實(shí)現(xiàn) matmul。%%python def matmul_python(C, A, B): for m in range(C.rows): for k in range(A.cols): for n in range(C.cols): C[m, n] += A[m, k] * B[k, n]讓我們使用 128 x 128 方陣對(duì)我們的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試并報(bào)告實(shí)現(xiàn)的 GFLops。如...
http://m.hgci.cn/mojochinese/mojo-python-implementation.html我們可以使用 pyplot 中的 grid() 方法來設(shè)置圖表中的網(wǎng)格線。grid() 方法語法格式如下：matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both', )參數(shù)說明：b：可選，默認(rèn)為 None，可以設(shè)置布爾值，true 為顯示網(wǎng)格線，false 為不顯示，如果設(shè)...
http://m.hgci.cn/matplotlib/matplotlib-grid.html抱歉，暫時(shí)沒有相關(guān)的微課
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