weixin_54646549的博客

​ 2.方便管理不同环境比如开发环境、测试环境、生产环境，数据库地 址、API Key 可以不同，只需不同的。.env 文件是一个文本文件，用来存放应用程序运行所需的环境变量（Environment Variable)答：1，配置和代码分离，不把密码、密钥、服务器地址写死在代码里，代码 可以开源或多人协作，而敏感信息不暴露。​ 3.动态加载配置程序运行时可以根据。pycharm中怎么创建.env配置文件。文件读取变量，而不需要修改代码。类似是这种键值的形式。需要安装dotenv库。这里以Python举例。

【代码】记录报错OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

nn.RNN接口看起来要“一整个隐藏状态”，其实它只是 batch 的初始状态。真正的逐时间步传递是 PyTorch 内部完成的，你只要给序列和h0就行。如果想手动体验逐步传递，就用nn.RNNCell。

在函数参数中用 *args ，表示接收任意数量的“位置参数”，并将这些参数打包成一个元组 args。pythondef sum_all(*args): # args 会接收所有位置参数，转为元组print(sum_all(1, 2, 3, 4)) # 输出：10（args = (1,2,3,4)）注意：chain 和zip 返回的是迭代器比较忙，慌里慌张写下一点，有错别字和不严谨的地方，多多包容。

今天在安装 facebook的fasttext文本分裂工具时遇到这个报错！Wheel 是 Python 的一种二进制包格式（扩展名为。提供了预编译好的版本，让没有编译工具的用户也能顺利安装。避免了因缺少编译工具（如 C 编译器）导致的安装失败。包含 C++ 扩展，需要编译环境才能安装，而。等，都是为了解决原生包安装时的编译问题。包的 wheel 格式发行版。类似的命名方式在其他包中也很常见，比如。在 Python 包名中出现的。通常表示这个包提供了预编译的。简化了跨平台安装流程。

在 PyTorch 中，model(x)看似调用模型，其实是__call__()自动触发了forward()方法的执行。所以你只要老老实实定义好forward()，剩下的交给 PyTorch 自动搞定！如果你觉得这篇文章有帮助，不妨写进你的学习笔记。希望你学得开心，run 得顺畅！

CrossEntropyLoss是PyTorch框架里面提供给我们用来处理多分类问题的损失函数，叫做交叉熵损。下面是计算公式这里有一个注意的点就是yi ，那么本图的yi进行了one-hot编码了，所以当前样本的真实类别标签yi为1，其他为0.然后对原始输出打分结果（线性加强求和的值）同过softmax函数转化为概率值，然后去负对数。简单来说就是干了一件事：取出真实标签对应的预测概率，取对数，再取负数。

梯度的严格定义对于目标函数JRd→RJRd→Rddd为参数维度），在参数θ∈Rdθ∈Rd∇Jθ∂J∂θ1∂J∂θ2∂J∂θd⊤∇Jθ∂θ1​∂J​∂θ2​∂J​∂θd​∂J​⊤这是一个ddd维向量，方向为函数值增长最快的方向，模长∣∣∇Jθ∣∣2∣∣∇Jθ∣∣2​L2L_2L2​范数）表示该方向的最大变化率。参数更新规则θt1。

PyTorch 只识别标量做，所以用.sum()兜个底。但本质不是非得 sum，而是只要是个标量就行，比如 mean(), max(), 自定义表达式也可以。

这是 Python（或者 C/C++）里格式化时间字符串的常用方法.2. 用来把时间（对象）转成字符串，按指定的格式。

Python拆包(解包)是一种将可迭代对象元素赋给多个变量的语法特性。主要包括：基础拆包(元组/列表/字符串)、变量值交换、忽略部分值(_占位符)、星号表达式(*收集多余元素)、字典拆包(默认获取键，可用values()/items()获取值或键值对)、嵌套拆包以及函数参数拆包(*对元组/**对字典)。拆包操作简洁高效，能提升代码可读性，是Python的重要语法特性。

python语言的灵活性，生态的完整性，使得python能够用在很多领域，比如：Web开发、游戏、人工智能、大数据等。当然用的最多的还是当下非常非常热门的人工智能和大数据领域。原因也很简单，Web开发有老大哥Java在、嵌入式有C/C++......python 是目前非常流行的一种编程语言。该语言的特点是简单易学，基础语法简单。有一句话叫做人生苦短，我学python。个人认为python语言，语法还是比较精简的. 即不想Java语言那般代码量繁多。哎~ 这么好 我明天要开始学习python啦！