小编刚开始学习python的时候被__future__的用法吸引到了。这是一种神奇的包，可以在当前版本引用下一个版本的新特性，这样的方法被称为魔术方法。但其实给小编留下深刻印象的不只是这神奇的用法，而是那两条下划线，小编当时就感觉下划线在python中是有大用途的。今天小编就进行了下划线常见的应用场景总结。让我们来看看下划线有什么神奇的用法吧。

图是一类比较常见的数据结构，在pytorch中可以使用autograd来计算图，那么autograd计算图有什么特点吗？今天小编带来了一篇pytorch的autograd计算图的特点说明，希望能给小伙伴带来一定的帮助。

在计算机科学中，流水线式的指令读取是指在系统处理数据时，每个时钟脉冲都接受下一条处理数据的指令。这样可以提高系统处理数据的速度，python也有这样的流水线框架，它就是pypeln，那么python流水线框架pypeln怎么安装呢，又该如何使用呢？接下来就来看看这篇pypeln安装使用教程。

小编有收藏一些好看的图片的习惯，有些小伙伴则有拍照留念的习惯，但有时候经过一波迷惑操作（比如复制了多份导致文件夹混乱）。文件夹里面就会有一些重复的图片。怎么使用python删除文件夹中的重复图片呢，今天我们就来研究一下python批量去重如何实现。

ORM框架想必小伙伴们都不陌生，著名的Django就是ORM框架的一个经典案例。那么这个框架是如何实现的呢？今天我们就使用python实现一个简易的ORM模型，通过这个过程来学习ORM框架的相关知识。

对于机器学习训练的模型而言，模型的准确率，召回率和F1值是评价一个模型是否优秀的参考。那么在pytorch中怎么计算准确率，召回率和F1值呢？来看看小编是怎么做的。

pytorch在进行有损失的反向传播的时候，有时候会出现梯度为none的情况，那么这种情况要如何解决呢？来看看小编是怎么做的：

在机器学习的模型训练中，我们的统计结果最后是以classification_report的文本报告来展现的。我们要进行数据的收集的话，最好的方式是将其输出到csv文件中，小编在这里分享一个简洁的方式：

在机器学习中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，不同的场景运用的损失函数也不相同，今天小编就带来了pytorch中常用的一些损失函数及其用法说明，赶快收藏起来吧。