文件读写这项功能是每个编程语言基本都会实现的一个重要的基础功能，python也不例外，今天小编就python如何读取文件，来向各位介绍python的三种文件读取方式。

不知道小伙伴们在训练检测网络的时候有没有出现loss为nan的情况。当出现这种情况的时候需要中断重新训练，会很麻烦。接下来小编介绍一种pytorch避免训练loss nan的方法，就是使用pytorch梯度裁剪来进行限制，我们可以选择使用PyTorch提供的梯度裁剪库来对模型训练过程中的梯度范围进行限制。修改之后，不再出现loss为nan的情况。

很多读者在听到办公自动化的时候很难想象到底什么是办公自动化，它能自动化到什么地步。其实办公自动化也就只是帮你进行一些重复的操作罢了，一些关键操作和内容产出还是得靠用户自行处理。以python办公自动化为例，office三大软件中自动化可操作性最高的应该是excel了，excel很多情况下操作都是可重复的，比如批量的数据录入，数据的操作等。今天小编就以python操作excel为例，来介绍一下python办公自动化。

为了提高pytorch的模型训练的效率，我们有时候会选择放弃部分精度来换取运算耗时的缩减。也就是说，在对精度要求不是那么高的情况下我们可以使用pytorch半精度网络训练。但是在使用pytorch进行半精度网络训练的时候可能会出现一些问题，小编将这些问题进行了一个总结，各位小伙伴可以进行参考。

在进行深度学习的模型训练的时候，很多小伙伴的电脑的配置可能不是那么优秀，在该阶段要花费很多的运行时间。但在学习深度学习的过程中，有时候我们其实并不需要模型拥有太高的精度，这时候我们就可以设置通过降低精度的方法减少运算量，这就是pytorch加速模型训练的办法，那么pytorch如何设置精度呢？通过下文的学习，你将学会pytorch怎么部署半精度模型。

在神经网络的推理过程中，我们默认是将pytorch的tensor的精度指定为单精度的float32，但是在有些时候不管是float16还是float32，在训练模型的时候都会导致精度丢失，从而引发训练效果的损失。那么pytorch怎么使用float64训练呢？接下来这篇文章告诉你。

很多小伙伴或多或少都曾经听过这样的一些言论：python运算速度特别慢，java在运算数度上碾压python等。这令部分小伙伴觉得python既然运算速度这么慢，那效率也低，不学也罢。实际上从一开始的言论就错了，python的运算速度其实还是很不错的，只不过很多用户不会优化罢了，那么python如何提高运算速度呢？看完这篇文章你会得到答案。

在神经网络的推理过程中，如果全都默认使用相同的一个比较高的数据精度的话，对于计算机硬件的显存具有一定的要求，运算量也会增大，对应的运算时间就会降低，宏观的讲就是运算速度变慢了。但实际上，针对不同的层我们可以采用不同的数据精度进行计算以达到节省内存和加快速度的目的。这种方法叫做自动混合精度（amp），那么pytorch怎么使用amp呢？接下来我们就来介绍一下pytorch怎么进行混合精度训练吧。

很多小伙伴在学习自动化办公的时候有时候会需要获取特定行列的需求，这时候我们可以使用pandas进行操作。接下来这篇文章小编将介绍pandas如何读取dataframe特定行列，希望能对刚学习pandas的小伙伴们有所启发。

在pandas的日常使用中，经常对数据进行处理会导致数据索引顺序错乱，从而影响数据读取、插入等。今天小编就带来了几种pandas如何重置dataframe索引的方法，喜欢能对小伙伴们有所帮助。