這篇文章主要介紹了python教程之關于__requires__的問題解析,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
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python關于__requires__的問題
首先安裝scikit_learn,打開cmd執(zhí)行下面的命令:
pipinstall-Uscikit-learn
接著安裝配套的Scipy全家桶:
pipinstall--usernumpyscipymatplotlibipythonjupyterpandassympynose
Scipy全家桶的清單大致如下:
MarkupSafe-1.0 Send2Trash-1.5.0 backports-abc-0.5 backports.functools-lru-cache-1.5 backports.shutil-get-terminal-size-1.0.0 backports.shutil-which-3.5.1bleach-2.1.3 colorama-0.3.9configparser-3.5.0 cycler-0.10.0 decorator-4.2.1entrypoints-0.2.3 enum34-1.1.6 functools32-3.2.3.post2
關于pytorchrequires_grad
我的問題是在寫cuda擴展時,我會在pythonautograd.Function的forward部分先聲明好變量,就是先分配好內存,然后傳入cuda的函數,cuda內做自定義操作,類似:
classmyfunc(torch.autograd.Function): @staticmethod defforward(ctx,x): out=torch.zeros_like(x) cuda_foward(x,out) ctx.save_for_backward(x) returnout @staticmethod defbackward(ctx,d_out): x,=ctx.saved_tensors d_x=torch.zeros_like(x) cuda_backward(d_x,x,d_out) returnd_x
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本文題目:python教程之關于__requires__的問題解析-創(chuàng)新互聯
轉載源于:http://www.rwnh.cn/article44/dhhiee.html
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