在pytorch中，即使是有GPU的机器，它也不会自动使用GPU，而是需要在程序中显示指定。调用model.cuda()，可以将模型加载到GPU上去。启用 BatchNormalization 和 Dropout不启用 BatchNormalization 和 DropoutPyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/evaleval()时，框架会自动把 BN 和

echarts图表的数据是动态更新然后渲染图表时，使用watch去监听了数据的变化，已经拿到了更新的数据，但是图表却没有进行相应的渲染，即图表一直保留老数据，并不会以新的数据渲染。clear和dispose就类似于v-show和v-if，clear类似于v-show，它只是重绘图表；dispose类似于v-if，它是将echarts对象清理了，然后重新构建echarts对象；想在同一个dom中画多

错误解决： ‘__module/__’ : ‘tensorflow.core.framework.tensor_shape_pb2’ TypeError: expected bytes, Descriptor found问题：今天在运行代码的时候，import tensorflow之后报错，显示：‘__module/__’ : ‘tensorflow.core.framework.tensor_s

如何使用IP访问阿里云服务器前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结1.第一步：在本地按下win+R打开运行窗口，输入mstsc打开window自带的远程桌面组件，在打开的窗口内输入公网ip。2.第二步：在本前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提

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在事件冒泡过程中，当一个事件在一个元素上触发时，该事件会首先在这个元素上触发。如果这个元素的父元素也注册了事件处理器来处理相同的事件，那么这个事件也会在这个父元素上触发。这个过程会一直持续到事件到达文档的根节点为止。当用户点击其中一个子元素时，不仅该子元素的事件处理器会被调用，而且其所有祖先元素（包括div元素）的事件处理器也会被调用，因为事件会“冒泡”到它们那里。事件冒泡允许在较高的层次上处理事

最近有开发的项目比较老需要降低node版本才能运行，但是来回进行卸载不同版本的node比较麻烦，所以需要使用nvm来管理node，进行node工程多版本管理切换。

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这个是因为没有将requires_grad设为True，l=LOSS（out，label）中的l默认是requires_grad为false，这个l其实也是一个张量Tensor类型，将其的requires_grad改为True后，使用backward函数就可以得到requires_grad为True的所有参数的梯度。在loss.backward()之前添加loss.requires_grad_()