許多小伙伴在使用 python 自帶的交互模式的時(shí)候常常會有很多困擾：它不支持 tab 補(bǔ)全，退出不能保存歷史記錄，不能快速獲得模塊信息，在需要使用命令的時(shí)候也不是很方便。為了解決這些問題，ipython 出現(xiàn)了。接下來，小編就給各位小伙伴們介紹兩款好用的 python 交互型解釋器（ipython 和其進(jìn)階版—jupyter notebook），希望各位讀者大大能夠喜歡。

在 Python 中編程時(shí)，您是否曾經(jīng)需要檢查可迭代對象中的任何項(xiàng)或所有項(xiàng)的計(jì)算結(jié)果是否為True？下次您需要這樣做時(shí)，請務(wù)必使用漂亮的函數(shù)any()和all().在本教程中，我們將了解 Pythonany()和all()函數(shù)，并使用簡單的示例來了解它們的工作原理。

在pytorch中，我們可以禁止計(jì)算局部梯度，也可以允許計(jì)算局部梯度，禁用或者允許得根據(jù)模型的具體情況而定，那么怎么進(jìn)行這兩種操作呢？接下來的這篇文章帶你了解。

在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練的時(shí)候，很多小伙伴的電腦的配置可能不是那么優(yōu)秀，在該階段要花費(fèi)很多的運(yùn)行時(shí)間。但在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的過程中，有時(shí)候我們其實(shí)并不需要模型擁有太高的精度，這時(shí)候我們就可以設(shè)置通過降低精度的方法減少運(yùn)算量，這就是pytorch加速模型訓(xùn)練的辦法，那么pytorch如何設(shè)置精度呢？通過下文的學(xué)習(xí)，你將學(xué)會pytorch怎么部署半精度模型。

我們生活在信息化的一個(gè)時(shí)代，在這個(gè)時(shí)代處處都是信息，這些信息構(gòu)成了一條條的數(shù)據(jù)。如何將這些海量的數(shù)據(jù)經(jīng)過整理得到有用的結(jié)論，或者揭示某些規(guī)律，進(jìn)而預(yù)測某些結(jié)果，這就是數(shù)據(jù)分析。

Python 是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的首要編程語言。本文將向您介紹重要的 Python 基礎(chǔ)知識，包括：從何處獲取 Python、Python 2 和 Python 3 之間的區(qū)別以及熟悉的語言概念（如語法和變量）如何在 Python 中工作。