结论常识可能认为一个深度学习网络结构从上至下，那么最上边的是顶层，最下边的是底层。但是结论却恰恰相反，靠近输入端的叫底层，靠近分类端的叫顶层，也就是最上边的叫底层，最下边的是顶层。这或许与各自层的功能划分有关。...

问题描述:如上图所示，本来是想要在一行中显示结果，但是在git bash中的窗口中却一直滚动显示。问题解决:经过此博客的提示，发现是自己的窗口拉的太小，以至于最后的loss_total=后边的内容在一行中显示不出来，就会一直换行滚动，通过最后一行的loss_total=然后在下一行中显示出了0.94，也可以证明此结论。所以解决方法有两种：手动调整窗口的大小，让该行内容能够完整显示，问题即可解决。如

1. mask操作解答：pytorch 通过索引赋值后 梯度还能正常反向传播吗版权声明：本文为CSDN博主「会写代码的孙悟空」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/artistkeepmonkey/article/details/117420543结论：能继续传播，不会中断。2. absPyTorch

1：训练一个模型为了方便，我们使用MINIST来训练我们的模型，而MINIST这一数据集，即使简单的两层全连接也能得到一个很好的结果，同样的，所以我们构建一个简单的模型并训练它。import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasmnist = keras.datasets.mnist(train_images, train_labels), (t

在conda虚拟环境中安装thop：pip3 install --upgrade git+https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter.git

import torcha = torch.randn((2,3,2))a = a.int()a = a.float()#为了简便起见，随机生成print(a)print(a.mean(dim=(0,2)))print(a.mean(dim=(0,1)))tensor([[[ 0.,0.],[ 1.,0.],[ 0., -1.]],[[-1.,0.],[-1.,1.],[

有时候会发现输入的mathtype公式变成了一串英文代码，无论是什么mathtype公式，都是同一串代码，EMBED Equation.DSMT4。分析：这是mathtype特有的域。解决方法：在word中选中域后，按F9可以更新域并显示域结果，按Shift+F9可以切换到域代码状态。选中此代码，然后按F9，可以显示出公式，再按Shift+F9就显示代码，由此说明这是一段域代码。如果mathtyp

1：训练一个模型为了方便，我们使用MINIST来训练我们的模型，而MINIST这一数据集，即使简单的两层全连接也能得到一个很好的结果，同样的，所以我们构建一个简单的模型并训练它。import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasmnist = keras.datasets.mnist(train_images, train_labels), (t

在解释train from scratch(有说简称为TFS)，即从头训练前，先说一下剪枝中的one-shot剪枝（一次剪枝）常见流程：训练一个大模型 -> 在大模型中剪枝 -> 微调/从头训练对于剪枝后的模型如何恢复精度目前有好几种方案：从头训练(Trrain From Scratch)：指只保留剪枝后的模型的结构，而不使用其剪枝后的权重。并随机初始化权重，再进行训练（通常使用和训练

首先打开visio，新建一个基础框图，从左边拖入正方形，接下来请看gif图。