在本地计算机跑深度学习模型时，很多朋友想了解代码运行时有没有用到gpu的算力，这时就很推荐gpustat这个python三方库。没安装之前通常都是使用nvidia-smi指令。

归一化：将数据压缩到特定的范围（如[0, 1]）。标准化：将数据转化为均值为0、标准差为1的分布。Softmax：多分类问题中的激活函数，输出概率。Sigmoid：二分类问题中的激活函数，输出概率。

在这段描述中，few-shot学习通过元学习的框架来解决DDI事件预测任务中的稀缺样本问题。训练集和测试集被分为支持集和查询集，支持集提供少量的样本来帮助模型学习，而查询集则用于测试模型的性能。通过训练方式，模型能够通过随机选择类别和样本，不断调整其分类能力，从而在新任务中快速适应和有效预测。