在學習機器學習的時候我們會學習到F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()兩個函數。這兩個長得很像的函數在功能上有很多相似但又有一些區(qū)別，那么,F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()有什么區(qū)別呢？接下來的這篇文章告訴你。

本篇文章介紹怎么用python裝飾器實現(xiàn)一個函數計時器比較for循環(huán)與map匿名函數的運算速度。

很多可能對pytorch的inplace字段有一些疑惑，這個字段到底是干啥用的？其實，這涉及到pytorch的運算機制，使用這個字段的話pytorch數據就地處理，這樣子就不會占用過多的內存，也就達到了節(jié)省運算內存的作用，那么pytorch的inplace字段怎么用呢？接下來小編就帶你來了解一下！

看到標題很多小伙伴會問：不是都說python是膠水語言，他調用什么什么語言封裝的庫來做一些什么事情嗎？怎么小編你這反而變成被調用的對象了呢？沒錯，常規(guī)情況下一般都是以python語言作為主體調用其他語言。但是，一個系統(tǒng)要想提高運行速度，最好的方法還是使用C++等語言來編寫更合適。但是一個系統(tǒng)的開發(fā)不可能等著你需要的模塊都開發(fā)完畢了再來集成。一般情況下軟件工程有個概念叫原型，原型是可以簡單運行的，而python就很適合拿來當原型開發(fā)的語言，在原型的設計中如果python開發(fā)規(guī)范，預留了一定接口，在實際開發(fā)時

在學習機器學習的時候很多小伙伴都會了解到模型的訓練和測試，也會了解到兩個關于模型訓練和測試會涉及到的函數——train和eval，那么model.train和model.eval有什么區(qū)別呢？接下來小編就帶你來好好了解一下。

不知道有沒有小伙伴遇到過這樣的情況：有時候使用Pytorch訓練完模型，在測試數據上面得到的結果并不盡如人意。到底是什么原因導致pytorch訓練結果不準確的呢？閱讀這篇文章，你或許會找到答案。

對于一個程序員來說，進程的學習絕對是不可避免的內容。很多語言都提供了創(chuàng)立進程的方法，今天小編帶來了有關python進程知識點的總結，想要學習進程相關知識的趕緊看過來！

pytorch在訓練的時候，如果網絡模型model層中含有BN層，使用eval()時有時表現(xiàn)的結果相對于train(True)差別非常巨大，那么pytorch怎么使用model.eval()才能是結果偏差恢復正常呢？接下來小編就帶你了解一下。

對于一些特殊的行業(yè)（比如交警需要統(tǒng)計車輛信息，小區(qū)物業(yè)可能需要統(tǒng)計出入信息等），需要監(jiān)控視頻人數統(tǒng)計的功能，而這樣的功能一般由軟件層面進行實現(xiàn)，接下來小編就帶來一個使用flask框架，調用yolov5庫進行人數統(tǒng)計的方法，并提供出一個http API供其他應用調用。

很多小伙伴在跑pytorch的項目的時候可能會出現(xiàn)CUDA內存不足的情況，或者在使用GPU的時候明明顯存充足卻一直顯示顯存不足的情況，這個時候我們要怎么解決呢？接下來就來看看小編是怎么解決的吧。