P某的备忘录

用几分钟就可以了解的人工神经网络原理—附录—常用神经网络/数据处理库

用几分钟就可以了解的人工神经网络原理—附录—常用神经网络/数据处理库

封面图片 credit: from PyPi
这篇文章旨在做一个本P研究/项目路上的使用库集合与整理,该条目会随时间滚动更新。

  • 网络类
    -- PyTorch 简洁,优雅的深度学习框架。 ,PyTorch 天下第一!
    导入方式:
import torch

常用导入模块:

import torchvision # 常用训练集库
import torchvision.transforms as transforms # 分割训练集图片用途,常用于卷积神经网络训练 
import torch.nn as nn # 网络库
import torch.nn.functional as F # 误差/激活函数库
import torch.optim as optim # 优化函数库

-- TensorFlow Google 家的深度学习框架产品。Tensorflow 环境配置上的复杂,库引用的混乱再不改就等着在学术界吃灰吧
导入方式:

import tensorflow as tf

--scikit-learn,实现一些初等网络的库
导入方式:

import sklearn

常用导入模块:

from sklearn.datasets import [dataset_name] # 常用训练集库
from sklearn.model_selection import train_test_split # 训练测试数据集分割
  • 数据预处理类
    -- pandas,表格类数据抓取处理必备
    导入方式:
import pandas as pd

常用模块:

pd.DataFrame # 将字典类型转换为csv型数据

-- numpy,矩阵数据生成/处理.
导入方式:

import numpy as np
  • 数据可视化类
    -- matplotlib,画图用的玩意。

--plotly,另一个画图用的玩意。

--TensorBoard,目前效果最佳的机器学习的可视化工具,在1.2版本后已经能兼容 PyTorch 了

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