【阅读笔记】后真相时代的竞争性真相

本文探讨了后真相时代如何处理多种‘真相’的现象,区分了倡导者、误传者和误导者,并强调了理解复杂问题时数据和统计的潜在误导性。提倡成为公正的倡导者,审慎对待信息,思考我们如何影响自己的认知,并在面对多元真相时保持道德考量。

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这本书终得以让我已久的困惑成为了能够凝聚成型的思想——如今的我们可以对任意一件事都可以掌握数不清的“真相”,我们究竟该持有怎样的立场呢?

关于道德

杀人是被禁止的。所以,所有杀人犯都会受到惩罚,除非他们杀掉一堆人,最后吹响了胜利的号角。——伏尔泰

每个人持有的真相带有个人的立场,尊重他人的立场并持有自己的立场。

认清现状-竞争性真相

你所了解的对一个事物的认知,无论来自任何渠道,他们极大概率都是真的。
(想象一下两组不同的数据让你对同一件事物产生了完全不同的看法。当某人只得知一组数据时,他时候会产生有失偏颇的认知?)

英国广播公司播音员埃文·戴维斯(Evan Davis)采访过许多误导者,他指出:“事实上,说谎常常是没有必要的。你可以在不使用任何谎言的情况下完成许多有效的欺骗。”

他们都是事件的一角,他们可能是最重要的因素,也可能是想要使你转移视线的一角。

更多的信息不会使演讲变得更加真实,只会冲淡中心思想。

他人可以使用简短,并不完全,并和另一方面完全相反的真相,用不同的引导方式人让一群人产生不同的意见。但你不能说他在撒谎,他说的都是真相。

相机永远不会说谎……不过,你可以为同一场景拍下一千张不同的照片。

### PyTorch GPU 加速教程详解 #### 1. 安装 PyTorch GPU 版本 在安装 PyTorchGPU 版本前,需确认已正确安装 CUDA 和 cuDNN。对于 Windows 10 系统,推荐按照官方指南完成 CUDA (版本 11.6)安装[^1]。随后通过以下命令安装对应 Python 3.8 的 PyTorch: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ``` 此命令会自动下载支持 CUDA 11.6 的 PyTorch 软件包。 --- #### 2. 验证 GPU 是否可用 在成功安装后,可通过如下代码验证当前环境中是否存在可用的 NVIDIA GPU 设备以及其数量: ```python import torch print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}") # 判断是否有可用的GPU设备 print(f"Number of GPUs: {torch.cuda.device_count()}") # 获取GPU的数量 print(f"Current Device Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}") # 输出第一个GPU的名字 ``` 如果 `torch.cuda.is_available()` 返回 True,则表明系统能够识别到至少一块支持 CUDA 的显卡。 --- #### 3. 将张量移动至 GPU 上运行 要实现模型或数据在 GPU 上运算,需要将其转移到指定的 GPU 设备上。以下是具体操作方法: ```python device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 自动选择CPU/GPU作为计算资源 tensor_cpu = torch.randn(3, 3) tensor_gpu = tensor_cpu.to(device) result = tensor_gpu * 2 # 所有基于该Tensor的操作都会发生在选定的GPU之上 print(result.device) # 应返回 cuda:X 形式的字符串表示所在的具体GPU编号 ``` 上述代码片段展示了如何创建一个随机矩阵并将它迁移到 GPU 中执行乘法运算。 --- #### 4. 使用 DataParallel 实现多 GPU 并行处理 当单个 GPU 性能不足以满足需求时,可以利用多个 GPU 来分担工作负载。PyTorch 提供了一种简单的方式来启用这种功能——`nn.DataParallel` 类型对象封装原始模块实例即可让后者跨不同硬件单元共享参数副本并同步梯度更新过程[^2]: ```python model = YourModelClass() if torch.cuda.device_count() > 1: model = torch.nn.DataParallel(model) # 如果检测到超过一台机器则开启DP模式 model.to(device) outputs = model(inputs.to(device)) # 输入同样也需要被送入相应的装置当中去 ``` 需要注意的是,尽管这种方法易于实施,但在某些情况下可能会带来额外开销;因此建议仅用于简单的场景下测试目的而非生产环境部署方案设计阶段考虑采用更高效的替代品比如分布式训练框架等高特性。 --- #### 5. 查看 GPU 占用情况 可以通过调用 `nvidia-smi` 命令实时监控各进程对 GPU 显存及其他性能指标的影响程度变化趋势图谱分析报告生成工具辅助决策优化策略调整方向依据实际业务需求灵活定制化解决方案[^3]: ```bash watch -n 1 nvidia-smi ``` 这有助于了解程序运行期间各个 GPU 的利用率和内存消耗状况,从而更好地管理资源分配。 ---
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