前话网上一堆教程，安装这个安装那个，那么麻烦，今天我发现完成这个安装实在是太简单了。1.查看CUDA版本这个有好几种方法，我只提供一种：

下载模型import torchvisionmodel = torchvision.models.vgg13_bn(pretrained=True)print(model)模型下载的位置默认在C盘，这个可以根据环境变量来设置。首先找到并打开 “查看高级系统设置” ，win10可以直接在下面的搜索导航中搜索到。打开之后进入环境变量点击‘新建’然后输入变量名 TORCH_HOME 和你所需要的储存位置

目录FLOPsMACs关系使用全连接层卷积层深度分离卷积ReLU层全局池化（常用）：一般池化（不常用）：激活层ReLU/PReLU/ELUSigmoidFLOPsFloating Point Operations:浮点运算次数，每一个加、减、乘、除操作都算1FLOPs操作，常用来衡量模型计算复杂度。注意下FLOPS：注意全大写，是floating point operations per seco

【实验笔记】深度学习中的两种不确定性（上）

用pytorch的时候发生了这个错误，写下来避免以后再次入坑。感谢这次坑让我对预训练模型的使用有了更清楚的认识。RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved variables after they have already been freed). Saved

安装自https://github.com/PX4/PX4-Autopilot/的px4功能包，因为需要科学上网似乎会失败，这里采用其他方法来安装。因为我已经完成了编译，所以有些bug没法截图展示，不过按照步骤来说应该不会出错，如果有问题的话，可以留言询问。目录直接下载手动安装安装依赖直接下载并且如果你有百度云盘的会员，也可选择直接下载压缩包，大小为1g多，也不小。链接: https://pan.

num_embeddings (python:int) – 词典的大小尺寸，比如总共出现5000个词，那就输入5000。此时index为（0-4999）embedding_dim (python:int) – 嵌入向量的维度，即用多少维来表示一个符号。padding_idx (python:int, optional) – 填充id，比如，输入长度为100，但是每次的句子长度并不一样，后面就需要用