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例如，在一个数据集中，包含样本的年龄信息，收入信息等，这两个信息的度量尺度是不同的，如果不做归一化，那么由于年龄与收入在数值上相差很大，那么年龄的特征不能在模型中发挥很好的作用。针对不同的任务选择不同的模型，有pytorch内置了很多基础模型，因此模型结构的构建变得简单容易，需要注意的是模型的输入参数要求以及维度匹配，这就需要我们学习pytorch内置模型的接口函数，做一个合格的调包侠。那么模型该如何保存呢？在拿到数据的时候，我们首先要对数据进行观察，观察的方法根据数据的类型略有不同，但是总体可以概括为。

YOLOv5报错：AttributeError: ‘Upsample’ object has no attribute ‘recompute_scale_factor’ 的解决方案。降低PyTorch的版本到1.9.0，PyTorch的历史版本Previous PyTorch Versions | PyTorch。原因：网络问题，或者镜像源问题。原因：torch版本过高。

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