GitHub 上的开源项目，可以在浏览器中进行项目演示。你可以完成拖拽上传图像、粘贴文本、声音录制等操作，并查看模型输出内容。环境准备要求是python3.7+，实际检测py3.7不可以py3.8可以可以用conda创建一个python3.8虚拟环境，方法参考导入gradio包pip install -q gradio实例运行包括上面所说的文本、音频等。这里以文本为演示过程，其它方法可以参考git

pytorch下载与安装这里选取的是window的，其它系统重新选取就行下载地址1下载地址2torch- torchvision- python版本对应关系1.py3.7是指你的python版本是python3.7；2.cuda100是指cuda的版本是10.0版本。如果不知道自己的电脑的cuda版本号是多少，可以在cmd输入以下命令查看：nvcc -V用Aaconda Prompt或者cmd命令

cross_val_score交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。这块主要有三种方式：简单交叉验证（HoldOut检验）、cv（k-fold交叉验证）、自助法。交叉验证优点：1：交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。2：还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。常用的是k折交叉验证方法，其流程为：1、首先