PyTorch 是由 Facebook AI Research (FAIR) 团队开发的 开源深度学习框架,以其动态计算图、自动微分和灵活易用的特性在学术界和工业界广受欢迎。它不仅适合快速原型设计和研究实验,也能支持大规模生产部署。
强大的 N 维数组速度快且多功能,NumPy 的矢量化、索引和广播概念是当今数组计算的事实标准。 数值计算工具 NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。 开源 NumPy 在宽松的 BSD 许可证下分发,由充满活力、响应迅速且多样化的社区在 GitHub 上公开开发和维护。 兼容性强 NumPy 支持广泛的硬件和计算平台,并能很好地与分布式、GPU 和稀疏数组库协作。 高性能 NumPy 的核心是经过优化的 C 代码。在享受 Python 灵活性的同时获得编译代码的速度。 易于使用 NumPy 的高级语法使其对任何背景或经验水平的程序员都易于访问和高效使用。
Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库,用于数据分析。
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展。在 TensorFlow机器学习框架下,开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
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强大的 N 维数组速度快且多功能,NumPy 的矢量化、索引和广播概念是当今数组计算的事实标准。 数值计算工具 NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。 开源 NumPy 在宽松的 BSD 许可证下分发,由充满活力、响应迅速且多样化的社区在 GitHub 上公开开发和维护。 兼容性强 NumPy 支持广泛的硬件和计算平台,并能很好地与分布式、GPU 和稀疏数组库协作。 高性能 NumPy 的核心是经过优化的 C 代码。在享受 Python 灵活性的同时获得编译代码的速度。 易于使用 NumPy 的高级语法使其对任何背景或经验水平的程序员都易于访问和高效使用。