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关键词提取：import jiaguimport jiagutext = '''该研究主持者之一、波士顿大学地球与环境科学系博士陈池（音）表示，“尽管中国和印度国土面积仅占全球陆地的9%，但两国为这一绿化过程贡献超过三分之一。考虑到人口过多的国家一般存在对土地过度利用的问题，这个发现令人吃惊。”NASA埃姆斯研究中心的科学家拉玛·内曼尼（Rama Nemani）说，“这一长期数据能让我们深入分析地表绿化背后的影响因素。我们一开始以为，植被增加是由于更多二氧化碳排放，导致气候更加温暖、潮湿，适宜生

训练开始之前写上model.trian()，在测试时写上model.eval_r()。其中原因：如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()，在测试时添加model.eval_r()。其中model.train()是保证BN层用每一批数据的均值和方差，而model.eval_r()是保证BN用全部训练数据的均值和方差；而对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数，而model.eval_r(

第一步：进入anaconda环境，建立新环境# 创建新环境conda create -n pytorch01(新环境名) python=3.7# 转到新环境中activate pytorch01第二步：进入pytorch官网查看下载命令https://pytorch.org/get-started/locally/第三步：选择配置第四步：执行命令并验证：对了还有环境添加镜像问题：下面给出添加镜像命令conda config --add channels https://mirro

a=a.add_(-a,b)即就是：a=a+（-a*b）常用于梯度更新

import torcha=torch.tensor([[[ 0.0402, -0.1184, -0.7499, -0.3347, -0.7184, -0.7137], [ 0.0829, -0.3118, -0.2069, -0.8267, -0.6034, -0.1528], [ 0.2082, -0.1497, -0.3795, -0.2937, -0.5613, -0.0673], [ 0.3715, -0.0893, -0.047