1、没有现成可用的算子，需要根据自己的接口重写。2、现有的算子接口不兼容，需要在原有的算子上进行封装。继承类，实现其forward()和backward()方法,就可以成为一个pytorch自定义算子。就可以在模型训练推理中完成前向推理和反向传播。forward() 函数的第一个参数必须是ctx, 后面是输出。在工程部署上，一般为了加快计算，自定义算子需要用cuda 实现forward()、bac

例如我的是DELL， 开机F2 进入，在display 那里设置将。1、ubuntu 系统，自带的屏幕和外接显示屏幕只能使用一个。以上说明设备有冲突，与驱动无关，应该到 bios 下设置。安装显卡驱动后，nvidia-smi 驱动显示正常。则自带屏正常使用，外接屏无法识别。

1、安装了opengl的核心库sudo apt-get install libgl1-mesa-dev*sudo apt-get install build-essential2、安装OpenGL Librarysudo apt-get install libgl1-mesa-dev3、安装OpenGL Utilitiessudo apt-get install libglu1-mesa-devs

3、numpy 提示就是“AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘bool’”。安装完后如果出现问题1，再进行修改。

nuscenes 数据可视化工具

激活函数的目的就是：梯度为0， 无法反向传播，导致参数得不到更新：随着数据的变化，梯度没有明显变化：梯度越来越大，无法收敛梯度消失问题：1、反向传播链路过长，累积后逐渐减小2、数据进入梯度饱和区如何解决：1、选正确激活函数，relu, silu2、BN 归一化数据3、 resnet 较短反向传播路径4、LSTM 记忆网络。

PyTorch学习路径摘要 本文系统介绍了PyTorch的学习路径，分为基础、进阶、高级和专家四个阶段。基础部分涵盖张量操作(torch.Tensor)和神经网络模块(torch.nn.Module)的核心概念；进阶部分包括线性层、优化器和数据加载；高级部分涉及卷积网络和预训练模型；专家阶段则深入自动微分和分布式训练。重点讲解了torch.Tensor的多维数组特性及其数学运算、索引方法，以及to

首先使用 strings xxx.so | grep GLIBC_XX查看当前 .so 是否与GLIBC_xxx后面的version是否对应。给我这个虚拟环境加了一个环境变量，此环境变量目录下有libstdc++.so.6, 这样重启 conda 环境，就不再报错。如果 conda 环境中也找不到GLIBCXX_3.4.30，那就要安装升级 gcc。然后conda环境中的libstdc++.so.

【代码】openCV上图片显示中文c++

激活函数的目的就是：梯度为0， 无法反向传播，导致参数得不到更新：随着数据的变化，梯度没有明显变化：梯度越来越大，无法收敛梯度消失问题：1、反向传播链路过长，累积后逐渐减小2、数据进入梯度饱和区如何解决：1、选正确激活函数，relu, silu2、BN 归一化数据3、 resnet 较短反向传播路径4、LSTM 记忆网络。