运行python文件时，在前面加上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=xxx，xxx是你要指定的gpu序号。如`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python extract_masks.py`表示指定了0、2号两个gpu。注意，序号是从0开始排的，所以如果你只有一个gpu，那么就是`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python extract_masks.p

上网搜索了许多方法，最终还是采用了vscode和latex本地编译的方法，能够很快地编译出pdf，中间遇到了许多报错，现在记录下来，方便复习。

机器学习主要类型（五）：系列总结_思维导图（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习）_ _ _ _ _ _ 机器学习主要类型系列文章更新完毕，喜欢的朋友可以关注后续其他文章 _ _ _ _ _ _《机器学习主要类型》系列文章往期回顾：机器学习主要类型（一）：监督学习机器学习主要类型（二）：无监督学习机器学习主要类型（三）：半监督学习机器学习主要类型（四）：强化学习参考书目：周志华.《机器学习》

利用图神经网络（GNN）的视频/图像分割模型总结，包括对应论文引用示例、模型示意图、主要参数解释及计算、三种模型的相同与不同点对比。

机器学习主要类型（四）：强化学习 Reinforcement Learning强化学习和监督学习的不同在于，强化学习问题不需要给出“正确”策略作为监督信息，只需要给出策略的（延迟）回报，并通过调整策略来取得最大化的期望回报→强化学习和监督学习的区别：1）强化学习的样本通过不断与环境进行交互产生，即试错学习，而监督学习的样本由人工收集并标注；2）强化学习的反馈信息只有奖励，并且是延迟的，而监督学习需

1、查找自己的cuda版本：cat /usr/local/cuda/version.txt我的是10.02、安装对应版本的cupy：pip install cupy-cuda100100是对应写你的版本号3、添加到环境变量：export CUDA_PATH=你的cuda安装路径export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_PATH/lib64:$LD_LIBRARY_PATHimpor

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9、集成学习 ensemble learning通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也称为多分类器系统multi-classifier system、基于委员会的学习committee-based learning同质homogeneous集成：集成中只包含同种类型的个体学习器，其中的个体学习器亦称基学习器，相应的学习算法称为基学习算法异质heterogeneous集成：包含不同类型的个体

flatten()：压缩维度；transpose()：转置（两个维度）；permute()：按照指定维度排列进行转置（多个维度）

6、贝叶斯分类6.1贝叶斯决策论Bayesian decision theory概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。贝叶斯判定准则Bayes decision rule：为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使条件风险最小的类别标记，即，h* 称为贝叶斯最优分类器Bayes optim