jupyter notebook与pytorch

1、机器学习步骤

1、导入数据（csv、数据集）

2、清理数据（去除重复数据、去除不相关的数据）

3、分割数据集-》训练集和测试集（7:3）

4、创建模型

5、训练模型

6、做出预测

7、评估和提升（根据结果微调模型）

2、常用库

Numpy、Pandas、MatPlotLib、Scikit-Learn

3、jupyter notebook

查看数据十分方便

cmd -- jupyter notebook

会进入用户主目录--New--NoteBook--修改notebook的名称

默认是cmd所在路径

在jupyter中，以块为单位运行，python文件以整个文件作为一个块运行

绿色--编辑模式

蓝色--命令行模式 命令行模式按h显示所有的快捷键

命令行模式常用：

上插单元格 A

下插单元格 B

隐藏某一行的输出 O

DD删除某一行

编辑模式：

ctrl + enter 执行该行代码

alt + enter 执行并换行

shift + enter 切换到下一行

其他：

Cell--RunAll 运行所有行的代码

.后按tab会有提示

shift+tab会有帮助文档

3、pytorch总结

1、记载数据

两个类：Dataset和Dataloader

Dataset提供一种方式去获取数据及其label，告诉我们总共有多少个数据

Dataloader可以对数据进行一种打包，为网络提供不同的数据形式