在神经网络的推理过程中，如果全都默认使用相同的一个比较高的数据精度的话，对于计算机硬件的显存具有一定的要求，运算量也会增大，对应的运算时间就会降低，宏观的讲就是运算速度变慢了。但实际上，针对不同的层我们可以采用不同的数据精度进行计算以达到节省内存和加快速度的目的。这种方法叫做自动混合精度（amp），那么pytorch怎么使用amp呢？接下来我们就来介绍一下pytorch怎么进行混合精度训练吧。

很多小伙伴都在问小编，有没有一些特别好的python常用高级库推荐，小编看了看自己的python第三方库列表陷入了深深的思考，然后总结出了这篇初学者必备python库，在本文中，我挑选了15个最有用的软件包，介绍它们的功能和特点。希望能给小伙伴的学习提供一点帮助。

很多小伙伴应该接触过一些很好用的python画图工具库，今天小编介绍的这个画图工具库不仅好用，而且容易上手，是新手学习数据分析的好帮手，它就是百度开源的pyecahrts库。

在数据处理的过程中，我们经常会遇到数据有缺失值的情况，今天我们就来介绍一下在python中如何用Pandas处理数据中的缺失值。

很多小伙伴在学习自动化办公的时候有时候会需要获取特定行列的需求，这时候我们可以使用pandas进行操作。接下来这篇文章小编将介绍pandas如何读取dataframe特定行列，希望能对刚学习pandas的小伙伴们有所启发。

我们在pytorch训练模型完成后我们需要计算F1-Score和AUC来评估这个模型的训练效果。在pytorch中计算F1-Score和AUC是比较简单的。那么pytorch怎么求这两个值呢？接下来这篇文章告诉你。

去年（2021年）十二月，django发布了4.0版本，他更新了一些新的特性，虽然看起来与之前变化不大，但使用新的django可以避免一些老版本的问题（这些问题可能会是导致你弃坑django的原因），那现在让我们来聊聊都更新了些什么吧。