在pytorch中，我们可以禁止计算局部梯度，也可以允许计算局部梯度，禁用或者允许得根据模型的具体情况而定，那么怎么进行这两种操作呢？接下来的这篇文章带你了解。

一般我们把其他编程语言都有的（大家都有的）语法称为基础语法，而那些某个或者某类语言专有的语法则被称为高级语法，比如java，python等面向对象的编程语言的对象操作。今天我们就来介绍python高级语法中的两个知识点——闭包与装饰器。有兴趣的小伙伴赶紧接着往下看吧。

pytorch虽然是一个机器学习的库，但他也拥有很多数学相关的计算方法，比如他也可以用来计算三角函数。那么怎么用他来计算三角函数呢？阅读这篇文章，你会知道答案。

在python中，基本数据类型之间的转换是有一定规则的，比如带小数的浮点型字符串转换为整数，就会出现一个错误，那么python的基本数据类型之间的转换的规则是怎样的呢？今天小编就带你来了解一下。

在python中，读写excel数据方法很多，比如xlrd、xlwt和openpyxl，实际上限制比较多，不是很方便。比如openpyxl也不支持csv格式。有没有更好的方法？其实我们可以用pandas来进行excel的数据读写和分析，事实上常见的分析excel数据的代码大多都是建立在pandas上的。

今天在使用pytorch进行训练，在运行 loss.backward() 误差反向传播时出错 ：RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs。那么在loss反向传播是出错要怎么办呢？今天小编就带来了相应的解决方案，希望能对小伙伴有所帮助。

有时候我们需要将自己写的代码打包成exe文件，给别人使用。这时候我们要怎么办呢？以下将讲解Python代码如何打包成exe可执行文件。

机器学习的经典案例就是鸢尾花分类，这个分类可以使用很多优秀的机器学习算法去进行分类。今天我们介绍一种分类算法——bp神经网络。通过TensorFlow进行实现，接下来就让我们开始学习这个分类算法吧。

pytorch更新完后Variable与Tensor合并了。现在torch.Tensor()能像Variable一样进行反向传播的更新，返回值为Tensor，Variable自动创建tensor，且返回值为Tensor，（所以以后不需要再用Variable）。Tensor创建后,默认requires_grad=Flase，可以通过xxx.requires_grad_()将默认的Flase修改为True。来看看官方文档是怎么介绍的吧。

由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。这样我们就得到了结果可复现的随机数种子。