在使用tensor的时候有时候我们需要确定数据的类型和大小，但是在pytorch查看数据类型和大小的时候有时候会报错，那么出现这样的报错我们该如何解决呢？接下来小编就带你了解一下解决这个问题的方案。

学习机器学习一定不能错过这款来自谷歌的机器学习框架——TensorFlow，然而很多初学者在刚开始学习机器学习的时候容易在TensorFlow配置和安装上卡住，今天小编就带来了python3安装TensorFlow和配置的详细教程，希望能给各位小伙伴一个参考。

很多小伙伴在学习pytorch的时候会遇到x[...,0]这样的写法，但并不了解这样的写法有什么用，小编经过实验得出了这个写法的功能为pytorch抽取tensor的行。接下来就来看看x[...,0]怎么使用吧。

我们知道pytorch的机器学习代码是可以放在显卡上面运行的（很多情况下也都是放在显卡上运行），而且机器学习的代码也是显卡资源占用大户。那么pytorch怎么查看占用的GPU资源呢？又该如何释放已关闭程序占用的资源呢？接下来这篇文章告诉你。

作为一个高阶程序员，多线程是必须掌握的知识。在python中有一个线程池模块可以让开发者更加简单快速的进行线程池的使用，接下来这篇文章就根据此来介绍python怎么进行多线程操作。

在pytorch中图片的张量结构与plt可以显示的图片格式要求是不一样的，所以plt是不能直接显示tensor格式的图片的，那么pytorch怎么用plt显示tensor图片呢？这就需要设计到数据转换了，基本思路就是将tensor转换为numpy类型的数据结构，而numpy类型的格式刚好可以被plt支持。接下来就来看具体怎么操作吧！

我们在进行pytorch调试的时候可能会遇到一些错误，当遇到这些错误的时候我们需要去打印tensor信息，但是因为我们不知道问题出在哪，所以我们可能需要打印很多很多的tensor信息，手写这么多tensor信息的print语句是相当累人（且低效）的，今天小编带来一个pytorch调试工具——tensorsnooper，这样就能实现pytorch自动打印每行代码的tensor信息了。

我们在使用pytorch的时候会涉及到打印tensor的值，在pytorch怎么打印tensor的数值这方面只要会使用pytorch一般都会使用了，但是有些情况下我们还需要打印device的信息，那么pytorch怎么打印device信息呢？接下来的这篇文章告诉你！

pytorch中的dropout方法可以用来删除一些不必要的特征值，但是每次Dropout的时候Dropout掉的参数可能都不一样，那么pytorch 中nn.Dropout如何优化呢？接下来这篇文章告诉你。

在机器学习中我们会了解到特征值这个概念。通俗的讲特征值就是机器学习代码判断的方法。比如人的识别我们可以看脸、看身体、看衣服，这些就是一个人的特征值。但有些时候这些特征值并不一定都有用（比如我要判断两张照片是否是同一个人，那么衣服就不应该成为特征值）这时候我们就需要删除掉部分特征值了那么pytorch怎么删除特征值呢?其实pytorch中提供了nn.Dropout方法用来删除部分特征值。那么pytorch 中nn.Dropout如何使用呢？接下来的文章告诉你。