根据报错内容可以看出Input type为torch.FloatTensor（CPU数据类型），而weight type（即网络权重参数这些）为torch.cuda.FloatTensor（GPU数据类型）。既然网络参数是GPU类型，那解决方法就是将输入类型转变为GPU类型，需要使用到cuda，没有cuda就解决不了。那就同理，对net进行转换。若与上面错误是反的，即。

视图框架：快速构建针对人工智能的 python 的 webApp 库，封装前端页面 + 后端接口 + AI 算法模型推理优势在于易用性，代码结构相比 Streamlit 简单，只需简单定义输入和输出接口即可快速构建简单的交互页面，更轻松部署模型。适合场景相对简单，想要快速部署应用的开发者；优势在于可扩展性，相比 Gradio 复杂。适合场景相对复杂，想要构建丰富多样交互页面的开发者。Gradio是

本项目是一个个人知识库助手项目，旨在，回答用户问题。个人知识库应当能够支持各种类型的数据，支持用户便捷地导入导出、进行管理。在我们的项目中，我们以 Datawhale 的一些经典开源课程作为示例，设计了多种文件类型，介绍每一种文件类型的处理方式，从而支持用户无难度地构建自己的知识库。

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图像处理距离度量

定义在用于发出请求的 call() / run() / apply() 方法中，例如 chain.call(inputs, callbacks=[handler]) ，它将仅用于该特定请求，以及它包含的所有子请求（例如，对 LLMChain 的调用会触发对 Model 的调用，该 Model 使用 call() 方法中传递的相同 handler）。因此，在本节中我们将介绍 LangChain 中的

如果大家在看过这么多年的卷子可以看到，有很多相同的地方。所以不用细纠是那一年那一年的卷子，重点是把那些基础知识点掌握。从题目难度上来看，计算题考的比较少，大多都是简答题，所以考的更多是对概念的理解。

首先通过File—>Setting—>Project：【项目名称】—>Project Interpreter—>设置—>add—>Virtuallenv Environment配置虚拟环境即可。此次我的虚拟环境地址是 F:\python_project\pytorch_learn\LLM\venv。使用cd 到该文件夹下的Scripts中，输入activate.bat。当创建虚拟环境之后，需要给项

定义在用于发出请求的 call() / run() / apply() 方法中，例如 chain.call(inputs, callbacks=[handler]) ，它将仅用于该特定请求，以及它包含的所有子请求（例如，对 LLMChain 的调用会触发对 Model 的调用，该 Model 使用 call() 方法中传递的相同 handler）。因此，在本节中我们将介绍 LangChain 中的

Gradio 可以包装几乎任何 Python 函数为易于使用的用户界面。应用界面：gradio.Interface(简易场景), gradio.Blocks(定制化场景)输入输出：gradio.Image(图像), gradio.Textbox(文本框), gradio.DataFrame(数据框), gradio.Dropdown(下拉选项), gradio.Number(数字), gradio