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图神经网络dgl和torch-geometric安装
在跑论文代码过程中,许多小伙伴们可能会遇到一些和我一样的问题,就是文章所需要的一些库的版本比较老,而新版的环境跑代码会报错,这就需要我们手动的下载whl格式的文件来安装相应的库。
最优化理论——牛顿法(一维、多维)原理及python代码实现
代码如下,如果只想抄个模板可以直接复制一维牛顿法代码二维牛顿法实现。
Pytorch的安装,有点繁琐但是很详细,保姆级教程不信你安装不成功(Cuda+Cudnn+Anaconda+Pytorch)
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,它提供了丰富的工具和功能,用于构建深度学习模型。它由Facebook的人工智能研究小组于2016年发布,并迅速成为深度学习领域中最受欢迎的框架之一。PyTorch的设计目标是提供简单易用的接口,同时保持灵活性和高性能。它基于动态计算图的概念,这意味着模型的计算图是根据实际运行时的数据动态构建的。这种设计使得PyTorch在实验和原型开发方面非常方便
到底了