bj_zhb的博客

此时模型的输出维度是1000，然后必须要将label进行映射，才能得到正确的结果。

是PyTorch中的一个函数，用于执行爱因斯坦求和约定（Einstein summation）运算。它提供了一种灵活而强大的方式来执行多维张量的操作和变换。其中，equation是一个字符串，用于指定爱因斯坦求和约定的运算方式，operands是一个或多个输入张量。在equation中，你可以使用大写字母表示张量的维度标识符，使用小写字母表示对应维度的长度。通过指定输入张量和输出张量之间的维度关系，你可以定义所需的运算操作。下面是一个简单的例子，展示了如何使用# 两个向量的点积。

在多维数组中，如果在内存中逐元素地行进时，能够遵循数组的索引顺序，则称这个数组是连续的。在多维情况下，通常有更复杂的内存布局策略，如行优先存储（C风格）和列优先存储（Fortran风格）。操作是在PyTorch中用来改变张量形状的一种方法，但在使用时需要确保张量是连续的（即内存中的数据是连续排列的）。操作创建了一个非连续的张量副本（因为转置改变了数据的物理布局，但不实际移动数据），直接对其使用。方法来获取一个连续的张量副本，然后对这个连续的副本执行。在PyTorch中，一个张量的数据连续性可以通过调用。

函数会返回一个新的Tensor，其中对于每个元素来说，如果和指定的数值相等，则该位置为True（1），否则为False（0）。是将一个只有一个元素的Tensor转换为Python的标量。这样就可以得到指定数值在Tensor中出现的次数。可以计算这个结果Tensor中True（即1）的个数，也就得到了指定数值在原Tensor中的出现次数。在这个示例中，我们首先创建了一个Tensor，然后使用。来统计某个数值在Tensor中出现的次数。在PyTorch中，可以使用。统计这些元素的数量。

这个方法可以用于广播操作，以便在执行一些需要相同形状的张量之间的数学运算时，使它们具有相同的形状。另外，扩展后的张量与原始张量共享底层数据，因此在原始张量上进行的任何修改都会反映在扩展后的张量上，反之亦然。或者说，有一个(bs, dim, L)的大张量，索引的index形状为(bs, X)，想得到一个(bs, dim, X)的reduced向量。的形状必须与输出张量的形状一致，或者是可以广播成与输出张量形状一致的形状。，该张量的形状是在原始张量形状的基础上每个维度都扩展了一倍。在上面的示例中，我们使用了。

whl 文件是 Python 的一个软件包分发格式，用于在 Python 中安装软件包。它是 Python Wheel 的缩写，也被称为 wheel 文件。这种文件格式旨在简化 Python 软件包的安装和分发。对于 PyTorch 而言，它提供了预编译的 .whl 文件，您可以通过 pip 安装这些文件来快速方便地安装 PyTorch。这些 .whl 文件是已经编译好的二进制分发文件，可以直接安装在您的 Python 环境中，而无需再进行编译。

【代码】pytorch中nn.DataParallel多次使用。

如果将数据迁移至 GPU 设备时使用默认设置，则表示该操作是同步的，即数据迁移完成后会阻塞主机的执行流程，直到所有数据都被成功加载到 GPU 上，然后才能继续执行后面的代码。函数的参数，数据迁移操作就会变成异步的，即数据开始被复制到 GPU 后，主机不需要等待它们全部被加载到 GPU 上，就可以继续执行其它操作，这样可以充分利用计算资源，减少程序执行时间。类创建了一个新的 CUDA 流，并在该流上执行了一些其它操作，从而确保这些操作不会与异步传输操作产生竞争关系，保证程序正确性和性能表现。