如何将现有的图像 - 文本多模态大模型（例如 OpenAI CLIP）用于视频内容理解，是一个非常实用且具有前景的研究课题。它不仅可以充分挖掘图像大模型的潜力，还可以为视频大模型的设计和研究铺平道路。在视频内容理解领域，为节省计算 / 数据开销，视频模型通常 「微调」图像预训练模型。而在图像领域， 最近流行的语言 - 图像预训练模型展现了卓越的泛化性，尤其是零样本迁移能力。那么人们不禁要问：能否有

在Google浏览器googleDriver下载数据集，下载一天还各种下载不下来，要么下载不全要么下载出错，崩溃，解决办法：下载一个google网盘到本地，将别人分析给你的网盘文件设置为"就能把数据集完美下载下来（或直接用scp上传到服务器也可以）里面就能看到你的文件–>就能看到你的文件–>

下面定义一个用于加载SNLI数据集的类。类构造函数中的变量num_steps指定文本序列的长度，使得每个小批量序列将具有相同的形状。也即是在较长序列中的前num_steps个标记之后的标记被截断，而特殊标记“”将被附加到较短的序列后，直到它们的长度变为num_steps。通过实现__getitem__功能，我们可以任意访问带有索引idx的前提、假设和标签。class SNLIDataset(tor

SyncBN就是Batch Normalization(BN)。其跟一般所说的普通BN的不同在于工程实现方式：SyncBN能够完美支持多卡训练，而普通BN在多卡模式下实际上就是单卡模式。BN中有moving mean和moving variance这两个buffer，这两个buffer的更新依赖于当前训练轮次的batch数据的计算结果。

自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型，transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。......

load_pretrained_model函数用于加载预先训练好的BERT参数。

一个分布式系统，相对于单机系统，其最大的特征就是，其数据、处理是分布在不同地方的。与此相伴的是，各节点间有交换数据的需求，为此需要定义交换数据的规范、接口。在此基础上，才能构建起分布式计算的大框架。比如很有名的google大数据三驾马车之一的map-reduce概念，简要地描述，就是将数据分开成N份map到N个地方，并行进行处理；处理完成后，再将结果reduce到一起。为了满足分布式编程的需求，P

堆排序(Heap Sort)是利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆的结构是一棵完全二叉树的结构，并且满足堆积的性质：每个节点(叶节点除外)的值都大于等于(或都小于等于)它的子节点。Python实现二叉树递归遍历堆排序先按从上到下、从左到右的顺序将待排序列表中的元素构造成一棵完全二叉树，然后对完全二叉树进行调整，使其满足堆积的性质：每个节点(叶节点除外)的值都大于等于(或都小于等于)它的子节点

在本文中，作者提出了VideoCLIP，这是一种不需要下游任务的任何标签，用于预训练零样本视频和文本理解模型的对比学习方法。VideoCLIP通过对比时间重叠的正视频文本对 和最近邻检索的负样本对，训练视频和文本的Transformer。在本文中，作者对一系列下游任务（包括序列级文本视频检索、VideoQA、token级动作定位和动作分割）进行了实验，实验结果表明本文提出的VideoCLIP可以达

举个例子：我有两台机子，每台8张显卡，那就是2x8=16个进程，并行数是16。但是，我们也是可以给每个进程分配多张卡的。