pytorch入门教程、一些基础函数的概念（参考代码），主要是带着读了一遍pytorch官方文档、另外推荐一个网站 www.paperswithcode.com，感觉很厉害的样子。

P5. PyTorch加载数据初认识_哔哩哔哩_bilibili

import torch
torch.cuda.is_available()
 

dir()，  help()

 前后双下划线代表一种规范，这个变量不允许篡改

help(torch.cuda.is_available)

 python,  python控制台，jupyter对比

 Tensorboard

tensorboard --logdir=logs

tensorboard --logdir=logs --port=6007 

logdir=事件文件所在文件夹名

出现问题： 

解决：

transforms

 python中__call__的作用

直接调用对象就是进入__call__

 settings>>case

 关注输入和输出类型

多看官方文档

torchvision.datasets     数据集：

COCO 常用     目标检测、语义分割

CIFAR         物体识别

torchvision.models

一些常见的神经网络，有的已经预训练好了

semantic segmentation语义分割

dataset    dataloader

python API    “package包”
关于神经网络的工具主要在 torch.nn 里

 vgg16 model 很常用

CNN相关

dilation   空洞卷积   默认是1

ceil model  默认false

 ceil向上取整，floor向下取整

relu激活函数（sigmoid也可，但效果比relu差）适用于神经层运算，sigmoid激活函数适合作输出层的分类

sigmoid有时候会存在梯度消失，relu是个很好的替代

relu    inplace

nn.BatchNorm2d

批处理归一化
BN可以解决梯度消失或者梯度爆炸

recurrent layers

用在文字识别中的特定的网络结构

Transformer layers       

nlp常用，在cv领域表现也还不错

transformer在目标检测已经屠榜了 估计不久会取代cnn、

TF是出了2才好用，TF1简直是惨绝人寰

2022年回來看Transformer是主流了

dropout层   防止过拟合

embedding     NLP

注意这里的交叉熵损失公式是组合了softmax的结果

这里我们算的是类别1的softmax的函数值，我么希望这个值越大越好，但是通常损失函数都是最小化，所以我们最开始在前面加了个负号，然后我们求这个损失函数的最小值就行了

为啥把代码放在src文件下，有啥讲究吗？

src就是source的缩写，代表源代码文件夹。一般软件工程都会有这样一个共识吧

正确率是分类问题中特有的衡量指标

免费的GPU资源：

阿里天池实验室

google colab     一周30小时

 梯子:   极光 （免费   据说不好用？

修改>>笔记本设置>>硬件加速

换gpu

model和loss fun.不需要另外赋值

只有数据、 图片、 label需要赋值

test.py

cifar10

超简单实用，推荐的深度学习科研必备网站（轻松找论文，代码项目，写论文综述）| 土堆教程_哔哩哔哩_bilibili

 一个非常有用的深度学习必备网站：www.paperswithcode.com

 Deep Graph Library(https://www.dgl.ai)，图神经网络的实现基本都有