语义分割什么是语义分割？通俗且具体到实际图像上来说，语义分割其实就是对于细化版的分类，就是对于一张图像上说，传统的图像分类是把图像中出现的物体进行检测并识别是属于什么类别的，也就是对于一整张图片进行分类。那么现在就有人想对于图中每一个像素点都进行分类。与分类不同的是，深度网络的最终结果是唯一重要的，语义分割不仅需要在像素级别上进行区分，而且还需要一种机制将编码器不同阶段学习到的区分特征投影到像素空

回归问题前言深度学习其实主要就是梯度下降，谁的梯度下降做的好，谁的网络就更精确，更好。梯度就是深度学习的核心精髓。梯度下降算法相当于就是去求解一个函数。回归问题我们再求解一个函数的极值的时候一般都是求他的导数，然后找出导数值为0时x的取值。梯度下降跟这个也很类似，就是要找出损失函数的极小值。而要找出他的极小值就要通过导数对x坐标进行修正。直到找出那个导数为0的。公式为：x′=x−dydxx'=x-

主成分分析法简述主成分分析中运用了多元统计分析中最重要的降维与分析评价方法,也就是为了去统计多变量的统计分析方法。主成分分析主要是为了希望用较少的变量去解释原来数据中大部分的差异。将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分数据的区别的几个新变量，即所谓主成分在数据压缩、消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用，一般我们提到降维最容易想

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数据类型Pytorch中的数据类型数据类型比较pythonpytorchIntIntTensorfloatFloatTensorInt arrayIntTensor arrayFloat arrayFloatTensor arrayString-位置不同的数据类型（CPU和GPU）数据类型CPU TensorGPU Tensortorch.float32torch.FloatTensortorch

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