作为一个高阶程序员，多线程是必须掌握的知识。在python中有一个线程池模块可以让开发者更加简单快速的进行线程池的使用，接下来这篇文章就根据此来介绍python怎么进行多线程操作。

在pytorch中图片的张量结构与plt可以显示的图片格式要求是不一样的，所以plt是不能直接显示tensor格式的图片的，那么pytorch怎么用plt显示tensor图片呢？这就需要设计到数据转换了，基本思路就是将tensor转换为numpy类型的数据结构，而numpy类型的格式刚好可以被plt支持。接下来就来看具体怎么操作吧！

我们在进行pytorch调试的时候可能会遇到一些错误，当遇到这些错误的时候我们需要去打印tensor信息，但是因为我们不知道问题出在哪，所以我们可能需要打印很多很多的tensor信息，手写这么多tensor信息的print语句是相当累人（且低效）的，今天小编带来一个pytorch调试工具——tensorsnooper，这样就能实现pytorch自动打印每行代码的tensor信息了。

我们在使用pytorch的时候会涉及到打印tensor的值，在pytorch怎么打印tensor的数值这方面只要会使用pytorch一般都会使用了，但是有些情况下我们还需要打印device的信息，那么pytorch怎么打印device信息呢？接下来的这篇文章告诉你！

pytorch中的dropout方法可以用来删除一些不必要的特征值，但是每次Dropout的时候Dropout掉的参数可能都不一样，那么pytorch 中nn.Dropout如何优化呢？接下来这篇文章告诉你。

在机器学习中我们会了解到特征值这个概念。通俗的讲特征值就是机器学习代码判断的方法。比如人的识别我们可以看脸、看身体、看衣服，这些就是一个人的特征值。但有些时候这些特征值并不一定都有用（比如我要判断两张照片是否是同一个人，那么衣服就不应该成为特征值）这时候我们就需要删除掉部分特征值了那么pytorch怎么删除特征值呢?其实pytorch中提供了nn.Dropout方法用来删除部分特征值。那么pytorch 中nn.Dropout如何使用呢？接下来的文章告诉你。

我们在使用pytorch训练的时候一般会把数据集放到dataloader里。但在训练前我们也需要看一下训练数据长啥样（检验数据集是否有问题），这就需要训练数据集可视化了。在训练数据集中的图像一般都是带batch的tensor类型的图像，那么pytorch中带batch的tensor类型图像如何显示呢？看完这篇文章你将得到答案。

随着近些年python大火，很多人有或多或少学习过一点python，而爬虫的技术又相对比较简单，这就导致了很多学有小成的爬虫开发者待着自己的爬虫在你的网站上爬取数据，对于大站而言，一些小小的爬虫并不会太多地影响他站点的运营。但小站就不一样了，轻则影响其他人的服务效果，重则爬虫掏干净了你的库，然后你的创作就不值钱了，那么作为一个站长，怎么进行python爬虫反爬呢？其实有一个比较简单的操作——使用https2.0。

对于python最近最火的方向很多小伙伴都会脱口而出——机器学习，而深度学习作为机器学习的一部分python也适用于此。python深度学习里面最出名的库/框架应该算pytorch了，接下来这篇文章小编带你了解一下pytorch怎么用吧。

斐波那契数列作为一个非常经典的数学问题，在我们学习编程语言递归思想的时候，这个问题经常被拿来应用。下面我将为大家介绍使用Python求解斐波那契数列第n项的多种算法。