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

一般我們把其他編程語言都有的（大家都有的）語法稱為基礎語法，而那些某個或者某類語言專有的語法則被稱為高級語法，比如java，python等面向對象的編程語言的對象操作。今天我們就來介紹python高級語法中的兩個知識點——閉包與裝飾器。有興趣的小伙伴趕緊接著往下看吧。

pytorch雖然是一個機器學習的庫，但他也擁有很多數學相關的計算方法，比如他也可以用來計算三角函數。那么怎么用他來計算三角函數呢？閱讀這篇文章，你會知道答案。

在python中，基本數據類型之間的轉換是有一定規(guī)則的，比如帶小數的浮點型字符串轉換為整數，就會出現一個錯誤，那么python的基本數據類型之間的轉換的規(guī)則是怎樣的呢？今天小編就帶你來了解一下。

在python中，讀寫excel數據方法很多，比如xlrd、xlwt和openpyxl，實際上限制比較多，不是很方便。比如openpyxl也不支持csv格式。有沒有更好的方法？其實我們可以用pandas來進行excel的數據讀寫和分析，事實上常見的分析excel數據的代碼大多都是建立在pandas上的。

今天在使用pytorch進行訓練，在運行 loss.backward() 誤差反向傳播時出錯 ：RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs。那么在loss反向傳播是出錯要怎么辦呢？今天小編就帶來了相應的解決方案，希望能對小伙伴有所幫助。

有時候我們需要將自己寫的代碼打包成exe文件，給別人使用。這時候我們要怎么辦呢？以下將講解Python代碼如何打包成exe可執(zhí)行文件。

機器學習的經典案例就是鳶尾花分類，這個分類可以使用很多優(yōu)秀的機器學習算法去進行分類。今天我們介紹一種分類算法——bp神經網絡。通過TensorFlow進行實現，接下來就讓我們開始學習這個分類算法吧。

pytorch更新完后Variable與Tensor合并了。現在torch.Tensor()能像Variable一樣進行反向傳播的更新，返回值為Tensor，Variable自動創(chuàng)建tensor，且返回值為Tensor，（所以以后不需要再用Variable）。Tensor創(chuàng)建后,默認requires_grad=Flase，可以通過xxx.requires_grad_()將默認的Flase修改為True。來看看官方文檔是怎么介紹的吧。

由于在模型訓練的過程中存在大量的隨機操作，使得對于同一份代碼，重復運行后得到的結果不一致。因此，為了得到可重復的實驗結果，我們需要對隨機數生成器設置一個固定的種子。這樣我們就得到了結果可復現的隨機數種子。