Привет, Хабрахабр! В этом посте уже упоминался PyMC3. Там можно почитать про основы MCMC-сэмплирования. Здесь я расскажу про вариационный вывод (ADVI), про то, зачем все это нужно и покажу на довольно простых примерах из галереи PyMC3, чем это может быть полезно. Одним из таких примеров будет байесовская нейронная сеть для задачи классификации...
あえて言うなら、Cがベストな選択ではないでしょうか。確かに立派な言語であり、尊敬に値するが、現時点では非常に、狭い範囲にとどまっている。今のうちに、選択肢を変えておいたほうがいいかもしれませんね。C++の賛成か、同じシャープの賛成か？
あえて言うなら、Cはベストな選択とは思えません。立派で評判の良い言語ですが、現時点では非常に、範囲が限定されています。今のうちに、選択肢を変えておいたほうがいいかもしれませんね。C++の賛成か、同じシャープの賛成か？
冒頭にC言語からµlにライブラリを書き換える必要があると書いてありますが、それ以外の目的はありません。Python用の興味深いライブラリの多くは（そのすべてが）Cで書かれています。だから、その中でナビゲートすることが必要なのです。
例えば、私はPythonでいくつかの研究をしましたが、もうガスケットとしてPythonを必要としません。
プラス、リブの論理を理解したい。
もう半分くらいは、そんなに複雑なことではないんです。pip freeze > requirements.txt を使って、PCと同じようにノートPCに一対一のパッケージインストールを行ったが、残念ながら奇跡は起こらず、まだエラーで ある。
チェックとエラーログ、エラーのググり方、解決方法を添付します。そして、ノートパソコンにインストールしたPCで、100万通りの解決策を...。おそらく、これからpythonのライブラリをコピーし始め、pythonを終了して、まっさらな状態にするのでしょう。(((
GPUバージョンをインストールしていないのですか？ カードが対応していない、またはCUDAがインストールされていない場合にエラーが発生するそうです。
64ビット版Pythonが必要かどうか確認する
他のバージョンのpythonがインストールされている場合は、pipではなく、pip3のインストールを試みるのが理にかなっています。
私のPCにはグラフィックカードがなく、すべてそこで動作し、私はGPUなしで類推して私のラップトップにインストールしようとしている、それも動作しません、GPUをインストールするには、NVidia CUDOが必要です...。昨日、インストーラのWHEREを調べたら、カチカチになってました ))))
Pythonは同じ3.7 - 64bitです。私のPCにはg++コンパイラが入っていたと思いますが、明日には私のPCに入っているソフトウェアしか見ることができません。
OK、批判はしないが残念(((
GPUは小規模なプロジェクトには 必要なく、速度の面では常にCPUに負ける。
では、mbコンパイラで何か作ってください。
g++はminGWのコンパイラコマンドです。うーん、コンドミニアムのせいかな、ピカームがラグるからコンドミニアムでスパイダーをインストールした、コンドミニアムのせいだろうけど、コンドミニアムにはminGWがあるから、どこかでパスが切れているのかもしれない
は、高度に知的なTensorFlowを扱うことを宿命づけられてはならないので、Scikit-learnの下でサンプルを使用する必要があります。
kondaは悪です、使用しないでください)) 多分コンパイラがPATHに登録されていない... しかし、それはあなたに勧告を与えるだろうが、kondaのために確実ではありません。
ブラウザでcolabをググれば、すでにテンソルがありますし :) 例もあります。
コンダ悪、使うな ))
ブラウザでcolabをググれば、すでにテンソルもあるし :) 例もある。
ありがとうございます、でも今はこれで十分です、他のことをします
かなり面白い記事です。ここでの議論とは異なり、コインを使った例がとても気に入りました ))))
https://habr.com/ru/company/ods/blog/322716/
ありがとう、でも今はこれで十分だろう、他のことに手を出そう
この記事はかなり面白いです。コインの例が本当に好きで、ここでの議論とは似て非なるものです )))
https://habr.com/ru/company/ods/blog/322716/
素敵なキューブ、使いました。後で記事を読みます。
ちなみに、spyderは、いくつかの操作の後、素のpythonに配置されています。
最も簡単な方法は、jupyter notebook または jupyter lab をベア Python 上に置くことです。素晴らしいライブラリです。後で記事を読みます。
ところで、spyderはいくつかの操作の後、素のpythonにインストールされます。
最も簡単な方法は、jupyter notebook または jupyter lab を使用することです。近々、ノートパソコンを掃除して、全部消して、再インストールすることになると思います。
スパイダーはすでに使用していない、に慣れるために始めた翼IDEのように、満足しているようだが、Picharm確かにクーラーが、私のラップトップは非常に長いロードされます - メモリ4Gbは明らかに十分ではない彼
近々、ノートパソコンを掃除して、すべて削除してから、再インストールするつもりです。
スパイダーはもはや使用しない、何とかウィングIDEに慣れるようになった、それはスーツに思えるが、Picharm確かにクーラーが、ラップトップは非常に長いロード - メモリ4Gbは明らかに彼に十分ではありません。
RAMを喰い、バッテリーを消耗する。ユピテルのノートパソコンが一番寛容
qtコンソールを使っている人も多い冒頭にC言語からµlへのライブラリの書き換えが必要だと書いてありますが、それ以外の目的はありません。Pythonの面白いライブラリの多くは（全部）Cで書かれているのですが...。
正確にはC言語ですか？それは知らなかった。面白いですね、情報ありがとうございます。