要使用 Jupyter Notebook 绘制一个神经网络的结构图，可以使用 `torchsummary` 库中的 `summary` 函数。该函数可以显示模型的结构以及每一层的输出形状等信息。

错误内容就在类型不匹配，根据报错内容可以看出Input type为torch.cuda.FloatTensor（GPU数据类型），而weight type（即网络权重参数这些）为。复现程序时想要拿出项目代码中数据处理(dataloader)得到的数据，然后在jupyter notebook上将该数据应用于特征提取网络。既然输入数据是GPU类型，那解决方法就是将网络权重参数类型转变为GPU类型。.F

这两个函数对于模型微调（fine-tuning）和迁移学习（transfer learning）等场景非常有用。例如，在迁移学习中，你可能希望冻结预训练模型的一部分参数，只更新模型的最后几层以适应新任务。通过这两个函数，可以方便地控制模型参数的梯度计算状态。这段代码定义了两个函数：`freeze_net` 和 `unfreeze_net`，这两个函数的目的是分别冻结和解冻一个神经网络模型的参数，控

这两个函数对于模型微调（fine-tuning）和迁移学习（transfer learning）等场景非常有用。例如，在迁移学习中，你可能希望冻结预训练模型的一部分参数，只更新模型的最后几层以适应新任务。通过这两个函数，可以方便地控制模型参数的梯度计算状态。这段代码定义了两个函数：`freeze_net` 和 `unfreeze_net`，这两个函数的目的是分别冻结和解冻一个神经网络模型的参数，控

若想改变原来写“一体化”代码的习惯，养成将代码分块，其实就是python中模块化的思想。），导入数据，设置好一些超参数。（2）然后再根据数据预处理的基本步骤，将各个步骤写成函数，于数据集类中。（4）编写好模型训练代码（train.py）。主要在于导入包部分，其他的训练代码的写法其实和“一体化”代码一样。导入如上（1）（3）中的数据和模型，所以在train.py中。需要导入这两个模块。

习惯使用PyCharm来开发，而 Anaconda 集成了python开发环境，因此我们可以修改Project的python编译环境，从而更方便使用tensorflow框架。File-Setting–Project Interpreter选择tensorflow下的Python解释器。最后 完美的安装了最新的tensorflow 2.4.1 cpu版本。等需要使用GPU版的tensorflow再继

这些模型通常是基于神经网络的，其目标是最小化嵌入向量之间的距离，使得具有相似上下文的词被嵌入到相近的位置。嵌入矩阵中每一行对应于一个单词的向量表示，可以将这些向量用于不同的自然语言处理任务，例如语言模型、文本分类和命名实体识别等。训练嵌入模型：使用准备好的训练数据，对嵌入模型进行训练，通常使用随机梯度下降等优化算法来最小化模型的损失函数。需要注意的是，嵌入矩阵的维度和嵌入模型的超参数（例如窗口大小

它包括采用预先训练的模型（在源任务上训练的模型），并使用它来改进新目标任务的学习。这可以包括使用模型作为特征提取器，微调模型，或使用模型的部分作为初始化。

开头的为单元命令，单元命令则必须出现在单元的第一行（而且不能有注释），对整个单元的代码进行处理。%%script ：写bash、perl、javascript、js 等命令。: 加载指定路径下的python文件代码到当前单元格。%%writefile：将当前cell中内容写入文件中。: 测试单行代码单次执行的时间，并返回测试结果；开头的为行命令，行命令只对命令所在的行有效；: 显示当前命名空间中定

开头的为单元命令，单元命令则必须出现在单元的第一行（而且不能有注释），对整个单元的代码进行处理。%%script ：写bash、perl、javascript、js 等命令。: 加载指定路径下的python文件代码到当前单元格。%%writefile：将当前cell中内容写入文件中。: 测试单行代码单次执行的时间，并返回测试结果；开头的为行命令，行命令只对命令所在的行有效；: 显示当前命名空间中定