Pytorch to（device）Pytorch.device理解device=cuda之类的转载合并了一下其他同学的讲解.链接: linktorch.device代表将torch.Tensor分配到的设备的对象。torch.device包含一个设备类型（‘cpu’或‘cuda’）和可选的设备序号。如果设备序号不存在，则为当前设备。如：torch.Tensor用设备构建‘cuda’的结果等同于‘

从豆瓣上看到的 https://www.douban.com/group/topic/208337050/整合评论1对于github上的代码，通常看readme.md就能知道它的作用和使用方法，doc通常是进一步的详细文档，src通常是真正的源码（不过图中没有按这种命名方式哈哈，真正的源码在econml文件夹里）；notebook… 如果你有安装juputer的话就可以看里边的内容了，通常是些实验

归一化 （Normalization）把数据变成（0，1）或者（1，1）之间的小数。经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。标准化 （Standardization）标准化后会使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料中该特征的平均)、标准差变为1中心化/零均值化 （Zero-centered）平均值为0，对标准差无要求归一化和标准化的区别：归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把