Im nächsten Artikel werden wir uns ansehen, wie wir Python-Pakete mit Pip verwalten können. Wie wer sonst und wer am wenigsten wissen wird, dass dies der ist Administrator von Python-Pakete. Es kann zum Installieren, Aktualisieren und Entfernen von Paketen verwendet werden, die in der Programmiersprache Python geschrieben wurden. Der Name ist ein rekursives Akronym, das als interpretiert werden kann Pip Package Installer o Pip Python Installer. Was ist der Unterschied zwischen "pip install" und "python -m pip install"? - ViResist. Dies ist ein einfaches Paketverwaltungssystem, das für die Installation und Verwaltung von Paketen verwendet wird Python-Paketindex ( PyPI). Python 2. 7. 9 und höher ( in der Python2-Serie), Python 3. 4 und höher enthalten diesen Manager ( pip3 für Python3) Standard. Installation Um dies zu installieren Paketmanager unter Debian und Ubuntu müssen wir nur ein Terminal öffnen (Strg + Alt + T) und schreiben: sudo apt-get install python3-pip Wir können auch Installieren Sie Pip aus einer Python-Datei. Wir müssen einfach ausführen: wget sudo python Beachten Sie, dass auch installiert wird Setuptools y Rad.
Captum Wie auf dem GitHub-Repository dieses Projekts vermerkt, bedeutet das Wort Captum im Lateinischen "Verstehen". Wie auf der Repository-Seite und anderswo beschrieben, ist Captum "eine Modellinterpretationsbibliothek für PyTorch". Sie enthält eine Vielzahl von gradienten- und störungsbasierten Attributionsalgorithmen, die zur Interpretation und zum Verständnis von PyTorch-Modellen verwendet werden können. Was ist pip python program. Sie bietet auch eine schnelle Integration für Modelle, die mit domänenspezifischen Bibliotheken wie torchvision, torchtext und anderen erstellt wurden. Abbildung 3 zeigt alle Attributionsalgorithmen, die derzeit von Captum unterstützt werden. Abbildung 3. Captum-Attributionsalgorithmen im Tabellenformat. Quelle: IDG PyTorch Geometric (PyG) PyTorch Geometric (PyG) ist eine Bibliothek, die Datenwissenschaftler und andere nutzen können, um neuronale Graphen- Netzwerke für Anwendungen im Zusammenhang mit strukturierten Daten zu schreiben und zu trainieren. Wie auf seiner GitHub-Repository-Seite erläutert: PyG bietet Methoden für Deep Learning auf Graphen und anderen unregelmäßigen Strukturen, auch bekannt als geometrisches Deep Learning.
000 Sterne. Dieser Artikel gibt einen Überblick über PyTorch, einschließlich neuer Funktionen in PyTorch 1. 10 und einer kurzen Anleitung für den Einstieg in PyTorch. Die Evolution von PyTorch Schon früh fühlten sich Akademiker und Forscher zu PyTorch hingezogen, weil es für die Modellentwicklung mit Grafikprozessoren (GPUs) einfacher zu verwenden war als TensorFlow. PyTorch ist standardmäßig auf den Eager Execution Mode eingestellt, was bedeutet, dass seine API-Aufrufe ausgeführt werden, wenn sie aufgerufen werden, anstatt einem Graphen hinzugefügt zu werden, um später ausgeführt zu werden. TensorFlow hat inzwischen seine Unterstützung für den Eager-Execution-Modus verbessert, aber PyTorch ist in der akademischen und Forschungsgemeinschaft immer noch sehr populär. PyTorch ist mittlerweile produktionsreif und erlaubt es, mit TorchScript einfach zwischen Eager- und Graphmodus zu wechseln und mit TorchServe den Weg zur Produktion zu beschleunigen. Sind einmal verfügbare Libraries bei Python für immer verfügbar? (Computer, Programmieren). Das torch. distributed Backend ermöglicht skalierbares verteiltes Training und Leistungsoptimierung in Forschung und Produktion, und ein reichhaltiges Ökosystem von Tools und Bibliotheken erweitert PyTorch und unterstützt die Entwicklung in den Bereichen Computer Vision, Natural Language Processing und mehr.
↑ pip 1. Abgerufen am 21. Juni 2016 (englisch). ↑ ↑ Other tools. In: pip 1. 5 documentation. 13. September 2013, abgerufen am 21. Juni 2016 (englisch). ↑ PyPI – the Python Package Index. Abgerufen am 21. Juni 2016 (englisch). ↑ Pyton Insider: New PyPI launched, legacy PyPI shutting down April 30 Python core development blog. Abgerufen am 26. Mai 2018. ↑ Golem: PyPI - Bösartige Python-Pakete entdeckt. 17. September 2017, abgerufen am 11. September 2018. ↑ Typosquatting programming language package managers. Was ist pip python google. Abgerufen am 11. September 2018. ↑ skcsirt-sa-20170909-pypi. Abgerufen am 11. September 2018. ↑ Schadcode in offiziellem Python-Repository entdeckt. 19. September 2017, abgerufen am 11. September 2018.
Darüber hinaus besteht es aus einfach zu bedienenden Mini-Batch-Ladern für die Bearbeitung vieler kleiner und einzelner riesiger Graphen, Multi-GPU-Unterstützung, verteiltem Graphenlernen über Quiver, einer großen Anzahl gängiger Benchmark-Datensätze (basierend auf einfachen Schnittstellen zur Erstellung eigener Daten), dem GraphGym-Experiment-Manager und hilfreichen Transformationen, sowohl für das Lernen auf beliebigen Graphen als auch auf 3D- Netzen oder Point Clouds. Abbildung 4 gibt einen Überblick über die Architektur von PyTorch Geometric. Abbildung 4. Die Architektur von PyTorch Geometric. Quelle: IDG skorch skorch ist eine Scikit-Learn-kompatible Bibliothek für neuronale Netze, die PyTorch umhüllt. Was ist PyTorch? Maschinelles Lernen in Python mit GPUs. Das Ziel von skorch ist es, die Verwendung von PyTorch mit sklearn zu ermöglichen. Wenn Sie mit sklearn und PyTorch vertraut sind, müssen Sie keine neuen Konzepte lernen, und die Syntax sollte Ihnen gut bekannt sein. Darüber hinaus abstrahiert Skorch die Trainingsschleife, wodurch eine Menge Standardcode überflüssig wird.
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