StarPrayers.的博客

TensorFlow和PyTorch是深度学习两大主流框架。TensorFlow由Google开发，侧重工业部署，支持静态/动态图，生态丰富但API较复杂；PyTorch由Meta开发，原生动态图，语法简洁，适合科研调试。TensorFlow在移动端/生产环境更具优势，PyTorch在学术研究更受欢迎。两者功能正逐步趋同，实际应用中可根据需求选择或结合使用。

机器学习中的等高线是参数优化的可视化利器。它通过将高维损失函数投影到二维平面，直观展示梯度下降路径、特征尺度差异和多重共线性等问题。圆形等高线表示特征尺度一致，细长椭圆反映特征尺度差异，狭长山谷状则暗示多重共线性。通过观察等高线形态，可针对性优化学习率、特征预处理或模型结构。等高线还能用于分类边界可视化、聚类效果评估和超参数调优，是理解模型行为和优化训练过程的重要工具。

摘要：梯度下降法在线性回归中能否收敛到全局最小解取决于三个关键因素：(1)必须使用严格凸的均方误差(MSE)损失函数；(2)需设置合适的学习率，过大过小都会影响收敛；(3)特征需标准化处理并消除异常值和多重共线性。当满足这些条件时，梯度下降能保证找到全局最优解，否则可能导致模型性能不佳。实际应用中需要同时满足算法前提和数据质量要求才能获得理想结果。

HWC（高度、宽度、通道）和CHW（通道、高度、宽度）是神经网络中两种数据格式。CHW格式更符合主流框架（如PyTorch）要求，能提升计算效率，减少内存访问延迟，并与预训练模型兼容。转换方法包括使用NumPy的transpose或PyTorch的permute函数进行维度置换。CHW格式有利于优化GPU计算性能，适配深度学习框架的卷积操作要求。

B站小土堆PyTorch安装教程存在版本兼容问题，适用于PyCharm2025.2.1的解决方案如下：1）通过Anaconda Prompt创建python=3.10的conda环境；2）根据显卡选择安装对应版本的PyTorch；3）在PyCharm配置时关键要选择Scripts/conda.exe而非python.exe；4）最后在设置中添加已有解释器路径。该方案解决了高版本PyCharm无法识别环境的问题，经版本号验证即可确认安装成功。完整教程可参考提供的两个B站视频链接。

该问题发生于操作堆内存的时候。产生该问题的原因是实际使用的内存大小超出了实际申请的内存大小，该问题在输出的时候或者代码运行的时候不会报错，但一旦free释放内存，就会出现上面的Debug Error。所以只需要注意实际使用的内存大小（A）与实际申请内存大小（B）之间永远保持A

错误显示： 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) E0028 表达式必须含有常量值此问题。我将通过我写的一段关于 需要通过输入函数给数组定义大小 的代码来讲解。