Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言,学习一门语言,除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现,才能实现和发挥其功能和作用.下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结. 一.Python.Pycharm.Anaconda关系介绍 1. Python Python是一种跨平台的计算机程序语言.是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言.最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,被用于独立的.大型项目的开发. Pyth

Python环境配置-Pycharm下载/Anaconda安装 中我们已经完成了 Pycharm 和Anaconda 的安装.可能对于刚接触的小伙伴还是比较懵逼的,一会python一会Anaconda一会又特么来了个pycharm,一串接一串英文,特么怎么读都还不知道!!! 一.python是什么 python是一门编程语言,当前比较流程的编程语言有C/C++  .JAVA .Object-C  .PHP等,当然python也是其中之一.每一种编程语言都有自己的语法和规范,要想通过python编

Anaconda 1.  下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 2.  安装 3. 添加环境变量 Path - C:\Users\Godzilla\Anaconda3\Scripts 4. 测试  cmd中输入  conda --version 5. 换源 https://www.jianshu.com/p/9c6b7fc4f1d9 channels: - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/m

[机器学习炼丹术]的炼丹总群已经快满了,要加入的快联系炼丹兄WX:cyx645016617 参考目录: 目录 1 创建自定义网络层 2 创建一个完整的CNN 2.1 keras.Model vs keras.layers.Layer 之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型. TF2.0中创建模型的API基本上都放到了它的Keras中了,Keras可以理解为TF的高级API,里面封装了很多的常见网络层.常见损失函数等. 后续会详细

工欲善其事必先利其器,python学习首先要做得就是配置python环境.配置环境只需要下载Pycharm 和 Anaconda两个安装包即可,请跟上我得步伐,一步一步操作. 重要的事情说三遍: 先安装anaconda再安装pycharm 先安装anaconda再安装pycharm 先安装anaconda再安装pycharm 一.下载/安装Anaconda(同时支持 Linux,Mac,Windows三大平台,以windows为例)         1.下载地址:https://www.anac

1.django版本的选择问题 在学习django之前,我们先做一个基本问题的讨论,这个问题是关于django版本的问题.我们进入官网,可以查看django版本的情况. 关于django的版本的问题,现在公司一般用的是1.11.X和2.2.X两种,3.X是2020年8月出来的,所以比较的新,所以我们现在可以忽略3.X的版本学习.等之后过两年左右我们可以转为3.X版本的学习. 1.x 2.x 3.x(目前直接忽略) 我们这次学习使用的是2.2.15的长期支持稳定的版本 1.x和2.x本身差距也不大

Python2.7 中文字符编码 & Pycharm utf-8设置.Unicode与utf-8的区别 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-6-6 一.关于编码和乱码,有以下几个重要的概念需要搞清楚:   二.Pycharm 设置编码, 可以按如下步骤设置: Ctrl + Shift + A 搜索 encoding 把能设置成 utf-8 的地方都设置成 utf-8 想要一劳永逸,就将默认设置里的enco

1. 相关软件版本 xshell: xmanager: pycharm: pycharm破解服务器:https://jetlicense.nss.im/ 2. 将相应的软件安装(pojie好) a> 启动xmanager passive,这个是用来接受linux转发过来的x11的: b> 设置xshell,使用ssh隧道将x11转发到windows机器上 在被设置的服务器上执行echo $DISPLAY,如下: c> 通过设置后,就可以将linux中的图形界面转发到windows机器上了

(三)PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别.log似然代价函数 pytorch loss function 总结 NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签(不需要是one-hot编码形式的). 它不会为我们计算对数概率. 适合网络的最后一层是log_softmax. 损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 相同, 唯一的不同是它为我们去做

1.安装Anaconda 下载:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 安装Anaconda3,最新版本的就可以了,我安装的是5.3.1.安装完这个python也一起安装了.如果之前安装过python的,为了避免版本冲突的问题,建议把之前安装的给卸载. 2.添加路径到path,添加后可以使用conda命令了 C:\AppData\Software\Anaconda3 C:\AppData\Software\Anaconda3\

一.概念介绍 在介绍目录directory与包package的区别之前,先理解一个概念---模块 模块的定义:本质就是以.py结尾的python文件,模块的目的是为了其他程序进行引用. 目录(Dictionary): Dictionary在pycharm中就是一个文件夹,放置资源文件,对应于在进行JavaWeb开发时用于放置css/js文件的目录,或者说在进行物体识别时,用来存储背景图像的文件夹.该文件夹其中并不包含_ _ init.py_ _文件 包(Package): 对于Python pa

下文都将torch.nn简写成nn Module: 就是我们常用的torch.nn.Module类,你定义的所有网络结构都必须继承这个类. Buffer: buffer和parameter相对,就是指那些不需要参与反向传播的参数 示例如下: class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.my_tensor = torch.randn(1) # 参数直接作为模型类成员变量 sel

由于破解和付费问题,不推荐.优先用自带的spyder Win10 下PyCharm安装流程:(1)官网:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows ,下载PyCharm安装包 (2)双击下载完成的PyCharm,并点击界面弹出的next: (3)一直点击next,选择I want to manually reboot later,然后点击Finish (4)双击安装后生成的快捷方式:JetBrains PyCharm 2

在无GPU的情况下,打算安装pytorch跑几个demo练练手,但是pycharm发现总是失败,无法安装成功.错误显示如下: 无奈之下,只能够使用官方推荐的命令pip3安装,命令如下: pip3 install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 结果如下:

densenet思路 以及和残差网络区别,pytorch实现 待办 densenet思路以及和残差网络区别.以及densenet的pytorch实现 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37189203

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其主要优点如下: Anaconda默认安装了常见的科学计算包,用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包: Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境,可以在不同环境下制定不同版本的Python,安装不同依赖包,再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个: 一.本次安装所需的基本软件 1. Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64 2. pycharm-community-2019.3.4 3. python3

1 开发环境准备 Python 3.7+Anaconda3 5.3.1(64位)+CUDA+Pycharm Community 2 安装Anaconda 2.1 进入官网下载: 根据windows版本选择64位或32位进行下载,这里选择3.7版本64位进行下载. 2.2 下载后获得.exe文件,双击运行 2.2.1  点击"Next" 2.2.2  点击"I Agree" 2.2.3  点击"Next" 2.2.4  默认安装路径,点击"

001-深度学习Pytorch环境搭建(Anaconda , PyCharm导入) 在开始搭建之前我们先说一下本次主要安装的东西有哪些. anaconda 3:第三方包管理软件. 这个玩意可以看作是一个大仓库,他里边含有很多Python的第三方开发库(也就是别人发布的,他收集起来管理).安装好这个软件之后我们便可以使用这个大仓库来安装一些我们需要的包 (人工智能需要用的包也可以使用这个来装). 同时,这个软件也可以管理我们的开发环境,让我们的环境看起来更加的简洁明了. 安装Pytorch:深度学

那要看pycharm使用了什么shell,可以在设置->工具->终端里查看shell path.如果使用的是cmd.exe那就没区别.pycharm终端和Windows命令提示符用pip安装的包是不是位于相同位置,这其实取决于二者是不是用的相同位置的python,pip安装的包默认保存在python/Lib/site-packages路径下.pycharm中的terminal和Windows命令提示符默认使用环境变量下的python.

一.概念介绍 在介绍目录directory与包package的区别之前,先理解一个概念---模块 模块的定义:本质就是以.py结尾的python文件,模块的目的是为了其他程序进行引用. 目录(Directory): Directory在pycharm中就是一个文件夹,放置资源文件,对应于在进行JavaWeb开发时用于放置css/js文件的目录,或者说在进行物体识别时,用来存储背景图像的文件夹.该文件夹其中并不包含_ _ init.py_ _文件 包(Package): 对于Python pack

对于Python而言,有一点是要认识明确的,python作为一个相对而言轻量级的,易用的脚本语言(当然其功能并不仅限于此,在此只是讨论该特点),随着程序的增长,可能想要把它分成几个文件,以便逻辑更加清晰,更好维护,亦或想要在几个程序中均使用某个函数,而不必将其复制粘贴到所有程序中. 为了支持这一点,Python有一种方法将定义函数放在一个文件中,并在脚本中使用它们,这样的文件叫做模块,一个模块中的定义可以被导入到其他模块,或者主模块中. 简单来说在python中模块就是指一个py文件,如果我们将