本项目在原项目的基础上增加了Nsight Compute(ncu)测试的功能，并对相关脚本功能做了一些健硕性的增强，同时，对一些框架的代码进行了更改（主要是数据集的大小和epoch等），增加模型性能测试的效率，同时完善了模型LSTM的有关功能。

【代码】java: error while loading shared libraries: libjli.so: cannot open shared object file: No such file。

【代码】jupyter notebook设置代码提示方法。

将notebook版本降为6.1.0即可（我的是7.1.0，python是3.10）

在搭建hadoop伪分布式环境时，开启hdfs-site.sh后，web端访问不到，但是节点已经正常开启：在尝试关闭防火墙后也没有效果，后来在/etc/hosts文件中加入本机的ip和主机名映射后，重新初始化namenode，web端可以正常访问（hadoop版本3以后默认端口是9870，之前的是50070）：

常见的测试类型包括矩阵乘法、向量加法、卷积操作等，通过这些基准可以有效评估硬件资源的利用率、带宽、延迟等关键指标，帮助开发者优化 CUDA 程序的性能。该基准测试框架的目标是推动 GNN 研究的进展，使研究人员能够更有效地开发和优化 GNN 模型，提升其在真实世界应用中的性能。它提供了一个更具挑战性的搜索空间，并基于更广泛的架构评估结果，避免了对真实硬件的高昂训练成本。它支持不同任务类型，包括节点

Adam 优化器通过结合动量和自适应学习率进行参数更新。详细的更新公式在上面的回答中已经给出。计算当前梯度∇θL∇θ​L的加权平均，用来估计梯度的期望。这个一阶动量主要是累积之前的梯度，使得更新方向更加平滑。mtβ1mt−11−β1∇θLmt​β1​mt−1​1−β1​∇θ​Lβ1\beta_1β1​是一阶动量的衰减率，通常取值为 0.9。mtm_tmt​是当前的动量（梯度的指数加权平均）。

本文以MINIST为例，阐述在模型训练时，tensorflow框架每个算子具体调用kernel的过程。

CUDA是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，允许开发者利用支持CUDA的NVIDIA GPU来加速计算密集型任务。CUDA提供了扩展的C/C++语言，以及用于在GPU上执行并行计算的API。线程线程块线程的集合：线程块是多个线程的集合，组成一个可在 GPU 上执行的基本调度单元。线程块索引：通过 、、 获取线程块的索引。线程块大小：通过 、、 获取线程块的维度大小。全局线程索引：结合线程

CUDA是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，允许开发者利用支持CUDA的NVIDIA GPU来加速计算密集型任务。CUDA提供了扩展的C/C++语言，以及用于在GPU上执行并行计算的API。线程线程块线程的集合：线程块是多个线程的集合，组成一个可在 GPU 上执行的基本调度单元。线程块索引：通过 、、 获取线程块的索引。线程块大小：通过 、、 获取线程块的维度大小。全局线程索引：结合线程