pytorch tensor的通道排序 [batch, channel, height, width]batch：batch_sizechannel：如彩色图像RGB，channel=3height：图片的高度width：图片的宽度

如简而言之，TODO注释表示需要做而未做的一些待完成的事项，有助于事后的检索，以及对整体项目做进一步的修改迭代。参考1参考2参考3参考4

item()函数可以理解为得到 数值，就是纯粹的一个值。x = torch.randn(1)print(x)print(x.item())#输出：tensor([-0.2368])-0.23680149018764496

matlab设置图例位置参考1matlab设置图例位置参考2

可在jupyter中输入如下代码：import torchprint("Pytorch version：")print(torch.__version__)print("CUDA Version: ")print(torch.version.cuda)print("cuDNN version is :")print(torch.backends.cudnn.version())#输出：Pytorc

在Visio里画完图之后如何导出清晰的图片？③分辨率选择【打印机】，大小选择【源】，即可。也可以根据自己需要选择是否需要【透明底】哈。②导出—更改文件类型—PNG/JPG。①左上角单击【文件】④选择保存位置并命名。

参考plt.legend(labels=["sin function","cos function"],loc="lower right",fontsize=6)#labels为图例的文字标注，loc为图例放置的位置loc参数的含义best ：自动选择最佳位置。upper right ：将图例放在右上角。upper left ：将图例放在左上角。lower left ：将图例放在左下角。lower