ในการดำเนินการแบ่งตามองค์ประกอบบนเมตริกซ์สองตัวใน PyTorch เราสามารถใช้ torch.div() กระบวนการ. มันแบ่งแต่ละองค์ประกอบของเทนเซอร์อินพุตแรกด้วยองค์ประกอบที่สอดคล้องกันของเทนเซอร์ที่สอง เราสามารถหารเทนเซอร์ด้วยสเกลาร์ได้ด้วย เทนเซอร์สามารถหารด้วยเมตริกซ์ที่มีมิติเท่ากันหรือต่างกันได้ มิติของเทนเซอร์สุดท

เทนเซอร์ PyTorch เปรียบเสมือนอาร์เรย์จำนวนมาก ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือเทนเซอร์ใช้ GPU เพื่อเร่งการคำนวณตัวเลข ค่าเฉลี่ย ของเทนเซอร์คำนวณโดยใช้ torch.mean() กระบวนการ. ส่งกลับค่ากลางขององค์ประกอบทั้งหมดในเทนเซอร์อินพุต เรายังคำนวณค่าเฉลี่ยแบบแถวและคอลัมน์ได้ โดยให้แกนหรือค่าสลัวที่เหมาะสม ค่าเบี

ในการจัดเรียงองค์ประกอบของเทนเซอร์ใน PyTorch เราสามารถใช้เมธอด torch.sort() เมธอดนี้ส่งคืนเทนเซอร์สองตัว เมตริกซ์แรกคือเมตริกซ์ขององค์ประกอบในเทนเซอร์เดิม เราสามารถคำนวณเทนเซอร์ 2 มิติ ทั้งแบบแถวและแบบคอลัมน์ ขั้นตอน นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น ในตัวอย่าง Python ทั้งหมดต่อไปนี้ ไลบรารี Python ที่จำเป็

PyTorch จัดเตรียมวิธีการ torch.kthvalue() เพื่อหาองค์ประกอบที่ k ของเทนเซอร์ ส่งคืนค่าขององค์ประกอบที่ k-th ของเทนเซอร์ที่เรียงลำดับจากน้อยไปมาก และดัชนีขององค์ประกอบในเทนเซอร์เดิม torch.topk() วิธีที่ใช้เพื่อค้นหาองค์ประกอบ k ด้านบน ส่งกลับองค์ประกอบ k ด้านบนหรือ k ที่ใหญ่ที่สุดในเทนเซอร์ ขั้นตอน

ในการเปรียบเทียบเมตริกซ์สององค์ประกอบใน PyTorch เราใช้ torch.eq() กระบวนการ. เปรียบเทียบองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องและส่งคืน จริง หากองค์ประกอบทั้งสองเหมือนกัน มิฉะนั้นจะส่งกลับ False . เราสามารถเปรียบเทียบเมตริกซ์สองตัวที่มีขนาดเท่ากันหรือต่างกันได้ แต่ขนาดของเมตริกซ์ทั้งสองจะต้องตรงกันในมิติที่ไม่ใช่

ภาพ RGB มีสามช่องสัญญาณ สีแดง สีเขียว และสีน้ำเงิน เราจำเป็นต้องคำนวณค่าเฉลี่ยของค่าพิกเซลของภาพในช่องสัญญาณภาพเหล่านี้ เพื่อจุดประสงค์นี้ เราใช้เมธอด torch.mean() . แต่พารามิเตอร์อินพุตสำหรับวิธีนี้คือเทนเซอร์ PyTorch ดังนั้นเราจึงแปลงรูปภาพเป็นเทนเซอร์ PyTorch ก่อน แล้วจึงใช้วิธีนี้ ส่งกลับค่ากลาง

ฮิสโตแกรมของเทนเซอร์คำนวณโดยใช้ torch.histc() . มันส่งกลับฮิสโตแกรมที่แสดงเป็นเทนเซอร์ ใช้พารามิเตอร์สี่ตัว:อินพุต, ถังขยะ, นาที และ สูงสุด . จัดเรียงองค์ประกอบเป็นช่องที่มีความกว้างเท่ากันระหว่าง นาที และ สูงสุด . โดยไม่สนใจองค์ประกอบที่เล็กกว่า นาที และมากกว่า สูงสุด . ขั้นตอน นำเข้าไลบรารีที่จ

ในการบีบเทนเซอร์ เราใช้ torch.squeeze() กระบวนการ. มันคืนค่าเทนเซอร์ใหม่พร้อมมิติทั้งหมดของเทนเซอร์อินพุต แต่ลบขนาด 1 ตัวอย่างเช่น หากรูปร่างของเทนเซอร์อินพุตคือ (M ☓ 1 ☓ N ☓ 1 ☓ P) เทนเซอร์ที่บีบจะมีรูปร่าง ( เอ็ม ☓ เอ็ม ☓ พี). ในการคลายเทนเซอร์ เราใช้ torch.unsqueeze() กระบวนการ. ส่งคืนมิติเทนเซอ

ในการคำนวณไซน์ขององค์ประกอบของเทนเซอร์ เราใช้ torch.sin() กระบวนการ. มันส่งกลับเทนเซอร์ใหม่ด้วยค่าไซน์ขององค์ประกอบของเทนเซอร์อินพุตดั้งเดิม มันใช้เมตริกซ์เป็นพารามิเตอร์อินพุตและส่งออกเทนเซอร์ ขั้นตอน นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น ในตัวอย่าง Python ทั้งหมดต่อไปนี้ ไลบรารี Python ที่จำเป็นคือ ไฟฉาย . ตร

เมตริกซ์ของ PyTorch มีลักษณะเป็นเนื้อเดียวกัน กล่าวคือ องค์ประกอบทั้งหมดของเทนเซอร์มีประเภทข้อมูลเดียวกัน เราสามารถเข้าถึงประเภทข้อมูลของเทนเซอร์โดยใช้ .dtype คุณลักษณะของเทนเซอร์ ส่งกลับประเภทข้อมูลของเทนเซอร์ ขั้นตอน นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น ในตัวอย่าง Python ทั้งหมดต่อไปนี้ ไลบรารี Python ที่จำเ

ในการคำนวณลอการิทึมขององค์ประกอบของเทนเซอร์ใน PyTorch เราใช้ torch.log() กระบวนการ. ส่งกลับเทนเซอร์ใหม่ด้วยค่าลอการิทึมธรรมชาติขององค์ประกอบของเทนเซอร์อินพุตดั้งเดิม มันใช้เมตริกซ์เป็นพารามิเตอร์อินพุตและส่งออกเทนเซอร์ ขั้นตอน นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น ในตัวอย่าง Python ทั้งหมดต่อไปนี้ ไลบรารี Pytho

ซีลีเนียมรองรับการประหารชีวิตแบบไม่มีหัว ในเบราว์เซอร์ Chrome การดำเนินการแบบไม่ใช้หัวสามารถทำได้โดยใช้คลาส ChromeOptions เราต้องสร้างวัตถุของคลาสนี้และใช้วิธี add_arguments กับมัน สุดท้าย ส่งพารามิเตอร์ --headless ไปยังวิธีนี้ ให้เราได้ชื่อเรื่อง - About Careers at Tutorials Point - Tutorialspoint

มีการใช้การรอที่ชัดเจนเพื่อสั่งให้ webdriver รอเงื่อนไขเฉพาะก่อนที่จะย้ายไปยังขั้นตอนอื่นๆ ในสคริปต์การทำงานอัตโนมัติ การรออย่างชัดแจ้งถูกใช้งานโดยใช้คลาส WebDriverWait พร้อมกับคาดหวัง_conditions คลาสที่คาดหวัง_conditions มีกลุ่มของเงื่อนไขที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่จะใช้ร่วมกับคลาส WebDriverWait alert

เราสามารถติดตั้ง Python SciPy ได้ด้วยวิธีการดังต่อไปนี้ - การกระจายหลามทางวิทยาศาสตร์ − มีการแจกแจง Python ทางวิทยาศาสตร์หลายแบบที่ให้ภาษาพร้อมกับแพ็คเกจที่ใช้บ่อยที่สุด ข้อดีของการใช้การแจกแจงเหล่านี้คือต้องมีการกำหนดค่าเพียงเล็กน้อยและใช้ได้กับการตั้งค่าเกือบทั้งหมด ในที่นี้เราจะพูดถึงการแจกแจ

การเพิ่มคอลัมน์ที่มีการจัดอันดับของแต่ละแถวใน data frame ที่ให้มา ซึ่งจะช่วยให้เราจัดเรียง data frame และกำหนดอันดับขององค์ประกอบเฉพาะ ตัวอย่างเช่น − ดาต้าเฟรมของเรา ชื่อเวลาเล่น (เป็นชั่วโมง) อัตรา 0 Call Of Duty 45 ดีกว่าค่าเฉลี่ย 1 ยาเกินขนาดทั้งหมด 46 ดี 2 GTA3 52 ดีที่สุด 3 บูลลี่ 22 เฉลี่

ใน Tkinter คุณสามารถตั้งค่า GUI ของแอปพลิเคชันได้โดยใช้ตัวจัดการเรขาคณิตอื่น ตัวจัดการเรขาคณิตกริด เป็นหนึ่งในเครื่องมือจัดการเรขาคณิตที่มีประโยชน์ที่สุดใน tkinter ซึ่งใช้ในการตั้งค่าตำแหน่งวิดเจ็ตในแอปพลิเคชันโดยใช้รูปแบบเรขาคณิต 2 มิติ ด้วยตัวจัดการเรขาคณิตกริด คุณสามารถกำหนดจำนวนแถวและคอลัมน์ที่

หากเราต้องการใช้โปรแกรมแก้ไขข้อความในแอปพลิเคชันที่ยอมรับการป้อนข้อมูลของผู้ใช้หลายบรรทัด เราก็สามารถใช้ ข้อความ Tkinter วิดเจ็ต ข้อความ วิดเจ็ตใน Tkinter โดยทั่วไปจะใช้เพื่อสร้างโปรแกรมแก้ไขข้อความสำหรับแอปพลิเคชัน ซึ่งเราสามารถเขียนข้อความและดำเนินการต่างๆ เช่น การเลือก แก้ไข และการสร้างข้อความเฉพ

API มีประโยชน์อย่างยิ่งในการใช้บริการหรือคุณลักษณะในแอปพลิเคชัน API ช่วยสร้างการเชื่อมต่อระหว่างเซิร์ฟเวอร์และไคลเอนต์ ดังนั้นเมื่อใดก็ตามที่ไคลเอนต์ส่งคำขอโดยใช้หนึ่งในวิธี API ไปยังเซิร์ฟเวอร์ เซิร์ฟเวอร์จะตอบกลับด้วยรหัสสถานะ (201 เป็นการตอบกลับที่สำเร็จ) ไปยังไคลเอนต์ คุณสามารถส่งคำขอไปยัง API

Tkinter มีวิดเจ็ตในตัวมากมายที่สามารถใช้สร้างแอปพลิเคชันเดสก์ท็อประดับสูงได้ LabelFrame วิดเจ็ตเป็นหนึ่งในนั้น ซึ่งอนุญาตให้ผู้ใช้เพิ่มเฟรมที่มีป้ายกำกับ ป้ายกำกับ เป็นวิดเจ็ตอื่นใน LabelFrame ซึ่งใช้เพื่อเพิ่มข้อความหรือรูปภาพในกรอบหรือคอนเทนเนอร์ใดๆ วิดเจ็ต LabelFrame มีองค์ประกอบหลัก 2 ส่วน แ

ใน Tkinter ระดับบนสุด วิดเจ็ตใช้เพื่อสร้างหน้าต่างโมดอลป๊อปอัป หน้าต่างป๊อปอัปที่สร้างโดย ระดับบนสุด หน้าต่างทำงานคล้ายกับหน้าต่างเริ่มต้นของแอปพลิเคชัน tkinter สามารถมีวิดเจ็ตต่างๆ ได้ เช่น วิดเจ็ตข้อความ วิดเจ็ตปุ่ม วิดเจ็ตผ้าใบ กรอบ เป็นต้น ขนาดและตำแหน่งของ ระดับบนสุด สามารถเลือกหน้าต่างได้โดยท