torch

如上打印输出所示，pth文件通过有序字典来保持模型参数。有序字典与常规字典一样，但是在排序操作方面有一些额外的功能。常规的dict是无序的，OrderedDict能够比dict更好地处理频繁的重新排序操作。 OrderedDict有一个方法 popitem(last=True) 用于有序字典的popitem()方法返回并删除一个(键，值)对。如果last为真，则按LIFO顺序返回对;如果为假，则按FIFO顺序返回对。 OrderedDict还有一个方法 move_to_end(key,last=True) ,将现有的键移动到有序字典的两端。如果last为真，则将项目移动到右端(默认);如果last为假，则移动到开头。 如上打印所示，有序字典state_dict中每个元素都是Parameter参数，该参数是一种特殊的张量，包含data和requires_grad两个方法。其中data字段保存的是模型参数，requires_grad字段表示当前参数是否需要进行反向传播。 先建立一个字典，保存三个参数：调用torch.save(),即可保存对应的pth文件。需要注意的是若模型是由nn.Moudle类继承的模型，保存pth文件时，state_dict参数需要由 model.state_dict 指定。 当你想恢复某一阶段的训练（或者进行测试）时，那么就可以读取之前保存的网络模型参数等。

明敏 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI到底是怎样的一个bug，能让95%的Pytorch库中招，就连特斯拉AI总监深受困扰？还别说，这个bug虽小，但有够“狡猾”的。这就是最近Reddit上热议的一个话题，是一位网友在使用再平常不过的Pytorch+Numpy组合时发现。最主要的是，在代码能够跑通的情况下，它甚至还会影响模型的准确率！除此之外，网友热议的另外一个点，竟然是：而是它到底算不算一个bug？这究竟是怎么一回事？事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NumPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。他还举出例子证实了自己的说法。如下是一个示例数据集，它会返回三个元素的随机向量。这里采用的批量大小分别为2，工作进程为4个。然后神奇的事情发生了：每个进程返回的随机数都是一样的。这个结果会着实让人有点一头雾水，就好像数学应用题求小明走一段路程需要花费多少时间，而你却算出来了负数。发现了问题后，这位网友还在GitHub上下载了超过10万个PyTorch库，用同样的方法产生随机数。结果更加令人震惊：居然有超过95%的库都受到这个问题的困扰！这其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代码，连特斯拉AI总监Karpathy也承认自己“被坑过”！但有一说一，这个bug想要解决也不难：只需要在每个epoch都重新设置seed，或者用python内置的随机数生成器就可以避免这个问题。到底是不是bug？如果这个问题已经可以解决，为什么还会引起如此大的讨论呢？因为网友们的重点已经上升到了“哲学”层面：这到底是不是一个bug？在Reddit上有人认为：这不是一个bug。虽然这个问题非常常见，但它并不算是一个bug，而是一个在调试时不可以忽略的点。就是这个观点，激起了千层浪花，许多人都认为他忽略了问题的关键所在。这不是产生伪随机数的问题，也不是numpy的问题，问题的核心是在于PyTorch中的DataLoader的实现对于包含随机转换的数据加载pipeline，这意味着每个worker都将选择“相同”的转换。而现在NN中的许多数据加载pipeline，都使用某种类型的随机转换来进行数据增强，所以不重新初始化可能是一个预设。另一位网友也表示这个bug其实是在预设程序下运行才出现的，应该向更多用户指出来。并且95%以上的Pytorch库受此困扰，也绝不是危言耸听。有人就分享出了自己此前的惨痛经历：我认识到这一点是之前跑了许多进程来创建数据集时，然而发现其中一半的数据是重复的，之后花了很长的时间才发现哪里出了问题。也有用户补充说，如果 95% 以上的用户使用时出现错误，那么代码就是错的。顺便一提，这提供了Karpathy定律的另一个例子：即使你搞砸了一些非常基本代码，“neural nets want to work”。你有踩过PyTorch的坑吗？如上的bug并不是偶然，随着用PyTorch的人越来越多，被发现的bug也就越来越多，某乎上还有PyTorch的坑之总结，被浏览量高达49w。其中从向量、函数到model.train()，无论是真bug还是自己出了bug，大家的血泪史还真的是各有千秋。所以，关于PyTorch你可以分享的经验血泪史吗？欢迎评论区留言讨论～参考链接：[1]https://tanelp.github.io/posts/a-bug-that-plagues-thousands-of-open-source-ml-projects/[2]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/mocpgj/p_using_pytorch_numpy_a_bug_that_plagues/[3]https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/866488638— 完 —

squeeze()主要用于对数据的维度进行压缩或者解压的 官方文档 注意： 输入的张量和返回的张量共用一段内存空间，改变了其中一个，其余的都会被改变 参数： 多维张量本质上就是一个变换，如果维度是 1 ，那么，1 仅仅起到扩充维度的作用，而没有其他用途，因而，在进行降维操作时，为了加快计算，是可以去掉这些 1 的维度。 总结： 这个函数主要对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度，比如是一行或者一列这种，一个一行三列（1,3）的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成（3）行。squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉。不为1的维度没有影响。a.squeeze(N) 就是去掉a中指定的维数为一的维度。还有一种形式就是b=torch.squeeze(a，N) a中去掉指定的定的维数为一的维度。 总结： 给指定位置加上维数为一的维度，比如原本有个三行的数据（3），在0的位置加了一维就变成一行三列（1,3）。a.unsqueeze(N) 就是在a中指定位置N加上一个维数为1的维度。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/86763381

最近碰到pytorch分布式训练时候，memory几乎线性增加，撑炸机器的问题。 pytorch中内存泄漏常见的原因大概是以下几点： 有时候可能会遇到不同的问题，具体问题可以通过python的内存分析工具做分析（不过讲道理不是太管用）比如： https://www.pythonf.cn/read/108519 ， https://zhuanlan.zhihu.com/p/121003986 我的心情随着第一个github的issue答案起起伏伏，试了几遍都不行，然后忽然想到，这些bug官方都回复修了，怎么还能有问题呢…然后转头把sagemaker上pytorch的版本从1.6降到了1.5，世界安静了… 最近一天一个bug，踩坑美滋滋

歌曲名:Cryptorchid歌手:Marilyn Manson专辑:Antichrist SuperstarMarilyn Manson - CryptorchidAlbum: Antichrist SuperstarEach time I make my mother cry,an angel dies and falls from heaven.(when they get to you)When a boy is still a worm it"s hard tolearn the number seven.(but when they get to you)-5 6 7 8 never..-(it"s the first thing that they do)-7 8 9 10 hate...-(when they get to you)-4 3 2 1 never get to seven...-Each time I look outside,my mother dies,I feel my back is changing shape.(when they get to you)When the worm consumes the boyit"s never ever considered rape.(when they get to you)(it"s the first thing that they do)(when they get to you)Prick your finger it is done...The moon has now eclipsed the sun...The angel has spread its wings...The time has come for bitter things...Prick your finger it is done...The moon has now eclipsed the sun...The angel has spread its wings...The time has come for bitter things...Prick your finger it is done...The moon has now eclipsed the sun...The angel has spread its wings...The time has come for bitter things...Prick your finger it is done...The moon has now eclipsed the sun...The angel has spread its wings...The time has come for bitter things...Prick your finger it is done...The moon has now eclipsed the sun...The angel has spread its wings...The time has come for bitter things...http://music.baidu.com/song/1321122

RPR的简称Resilient Packet Ring弹性分组环ACA是The Associate Chartered Accountant英国特许会计师的简称 TORCH是指可导致先天性宫内感染及围产期感染而引起围产儿畸形的病原体 HCY是指同型半胱氨酸（homocysteine, hCY）具体看下面都是贴过来的，不过出处太多就不一一说明了RPR的简称Resilient Packet Ring弹性分组环, 从字眼我们可以看出这个技术的三个特点，首先是弹性的，这个比价复杂我们后面慢慢谈谈这些弹性的优点。再次是Packet,这个技术基于包的传送。最后是Ring,包的传送要建立在Ring这种拓扑结构上。而且是一种双环结构，每个环上最大的带宽1.25Gbit/s, 双环最大带宽2.5Gbit/s. 外环携带内环数据包的管理字节，内环携带外环的管理字节。这样，双环互为保护和备份。我们来谈谈“弹性”带来的优点：1 业务分级，将业务分为3级A，B，C. 其中A细分为两级，B细分为两级。数据类型实际上被分为5级，每一级有不同的QoS，保证业务的区分度，分别对应实时业务，非实时业务和尽力传送。2拓扑自动发现，保证了对环上新增和移去的节点，动态实现拓扑结构更新。如果要增加或者减少RPR上的总带宽，则可以结合LCAS功能来实现。使用LCAS可以动态的调整带宽，而不影响原有业务。3空间重用，RPR单播帧在目的节点剥离的机制，实现了环上带宽的空间重用。环上带宽可以几个点的业务共用，带宽利用率提高。4公平算法，RPR内环和外环都支持独立的公平算法。公平算法保证了低优先级的B_EIR和C类业务在RPR环上的公平接入。通过设置公平算法的权重，可以使不同的结点具有不同的接入速率。节点可以分别在外环和内环上设置不同的权重。5保护：wrapping+string, wrapping相当于断纤处环回，倒换时间快，但是路径不是最优。String保护模式倒换时间慢，但选择最优路径。 ACA是The Associate Chartered Accountant（英国特许会计师）的简称ACA 专业资格在国际上享有极高声誉， 它将使你在同行中脱颖而出：在英国担任高级职务的会计师中，具有ACA 资格的人数多于具有其他任何会计师资格的人数。据2006 年4 月的一项统计， 在英国前一百家最大的上市公司中，具有会计师资格的首席财务官，财务总监及公司秘书有101 人，具有ACA 资格的人数占70%，是具有其他会计师资格人数的5 倍。ACA 专业资格可以帮助你加速到达事业的顶峰，而且在职场上极具竞争力：在英国，由于ACA 挑选最优秀的人才参加培训，绝大多数学员都能一次考试合格。2004 年，78% 的ACA 学员一次考试合格，高于任何其他会计师资格考试。大部分ACA学员在取得资格后很快晋升为事务所的合伙人或公司的财务总监，还有一些人拥有自己的公司，供职于政府部门或被公司派到海外工作。ACA 专业资格获得全世界的认可：英国特许会计师协会与下列国家的会计师协会签有会员互认协议：加拿大，澳大利亚，新西兰，欧共体成员国，香港和南非；允许其会员申请成为这些协会的会员（在满足某些特定条件的前提下）。世界上140 个国家都有ACA 在那里工作。作为世界上唯一一家设有专家小组的协会，这些专家在会员终生的事业发展过程中提供技术上，经验上和政策更新方面的帮助。协会的网站为会员提供大量的信息资源。国际会员小组在世界上许多国家都非常活跃，定期组织活动，为会员提供交流和联谊的机会。TORCH是指可导致先天性宫内感染及围产期感染而引起围产儿畸形的病原体，它是一组病原微生物的英文名称缩写，其中T（Toxopasma)是弓形虫，R(Rubella.Virus)是风疹病毒，C(Cytomegalo.Virus)是巨细胞，H(Herpes.Virus)即是单纯疱疹I/II型。　　这组微生物感染有着共同的特征，即可造成母婴感染。孕妇由于内分泌改变和免疫力下降易发生原发感染，既往感染的孕妇体内潜在的病毒也容易被激活而发生复发感染。孕妇发生病毒血症时，病毒可通过胎盘或产道传播感染胎儿，引起早产、流产、死胎或畸胎等，以及引起新生儿多个系统、多个器官的损害，造成不同程度的智力障碍等症状。特别在怀孕初的三个月胚胎处于器官形成期，此时受病毒感染，可破坏细胞或抑制细胞的分裂和增值。器官形成期以后感染病毒，可破坏组织和器官结构，并可形成持续感染，出生后继续排毒，能引起相应的病变。固TORCH的感染影响者人口素质，与优生优育有重要关系。　　【TORCH的感染】　　风疹（RV)感染：RV主要通过呼吸道传播，孕妇感染后能使胎儿致畸，主要围先天性白内障、先天性心脏病和神经性耳聋，20周后感染者几乎无影响。　　巨细胞（CMV):感染后能引起宫内胎儿生长迟缓、小头形、脑炎、视网膜脉膜炎、黄疸、肝脾肿大、溶血性贫血等，新生儿死亡率较高，围产期母乳排毒所致的CMV感染率为63％。单纯疱疹（HSV I、II型）感染：HSV通常潜伏在神经节。妊娠时母体的生理变化使HSV活化，孕早期感染能破坏胚芽面导致流产，孕中晚期虽少发畸胎，但可引起胎儿和新生儿发病。　 【TORCH检测意义】　　TORCH综合症患者造成孕妇流产、死胎，出生后有严重的智力障碍，生活不能自理，造成极大的精神及经济负担。我国每年约有26000个TORCH患儿出生，平均每小时就有3人，对优生优育与人口素质构成极大的威胁，因此它的感染诊治工作引起普遍关注。　　【TORCH检测的方法】　　目前，国际上公认的最方便、最先进的早期筛查方法是采用ELISA酶免诊断技术。ELISA酶免检测方法是检测人体血清中的特异性IgM、IgG抗体，由于IgM为早期感染指标，对胎儿影响巨大，所以IgM的检测备受关注，胎盘中特异性IgM的检测是诊断胎儿宫内感染的可靠依据。ELISA试剂因其稳定、灵敏度高、特异性强、成本低等优点而在普通实验室中广泛采用。 hcy 同型半胱氨酸是人体内含硫氨基酸的一个重要的代谢中间产物，可能是动脉粥样硬化等心血管疾病发病的一个独立危险因子。血浆中同型半胱氨酸含量与遗传因素、营养因素、雌激素水平、年龄因素等有关，与同型半胱氨酸代谢有关的N5N10-亚甲基四氢叶酸还原酶和胱硫醚-β-合成酶的基因突变，酶活性下降，也可引起高同型半胱氨酸血症。

将输入的图像shape记为[N, C, H, W]，这几个方法主要的区别就是在， batchNorm是在batch上，对NHW做归一化，对小batchsize效果不好； layerNorm在通道方向上，对CHW归一化，主要对RNN作用明显； instanceNorm在图像像素上，对HW做归一化，用在风格化迁移； GroupNorm将channel分组，然后再做归一化； SwitchableNorm是将BN、LN、IN结合，赋予权重，让网络自己去学习归一化层应该使用什么方法。 归一化与反归一化 https://blog.csdn.net/rehe_nofish/article/details/111413690 pytorch优雅的反归一化 https://blog.csdn.net/square_zou/article/details/99314197?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control 重点关注 图片保存：torchvision.utils.save_image(img, imgPath) https://blog.csdn.net/weixin_43723625/article/details/108159190

TensorRT repo 参考 csdn 在 TensorRT/samples/python/ 下参考 costom 编写方式和cmake，docker环境里make生成 .so, 注意插件名字和trt用到的组件名应该一致 python 加载插件 如果用 trtexec ，需要 vim .bashrc 安装依赖 参考

相对与ONNX模型，Pytorch模型经常较为松散，API的限制也往往较为宽松。因此，在导出的过程中，不可避免地会遇到导出失败的问题。可以预见到，这块API可能在不久的将来会发生变化。 ONNX导出的基本操作比较简单。官网上的例子是： 可惜真要这么容易就好了 支持Batching需要制定Dynamic Axes，即可变的维度。 案例: keep_initializers_as_inputs 这个参数是False的情况下，在Caffe2中报错：IndexError: _Map_base::at. 参考 https://github.com/onnx/onnx/issues/2458 问题比较复杂。貌似tensorflow也有类似问题。导出时添加参数do_constant_folding=True或许可以解决。 参考 https://github.com/NVIDIA/triton-inference-server/issues/1080 定长list会导出为一个tuple Pytorch 1.4，ONNX 9不支持变长List的导出。之后的Pytorch版本有支持，需要更高版本的ONNX Pytorch中，Expand未改动的dim可以指定为-1，导出到ONNX中时，需要手动指定每个dim的值。如： Pytorch中，Squeeze一个不为1维的dim不会有任何效果。ONNX会报错

pytorch的读音是"pau026atu0254u02d0tu0283。PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。PyTorch的优点：1、相当简洁且高效快速的框架。2、设计追求最少的封装。3、设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法。4、与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新。5、PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题。6、入门简单。

数据增强是扩充数据样本规模的一种有效地方法。深度学习是基于大数据的一种方法，我们当前希望数据的规模越大、质量越高越好。模型才能够有着更好的泛化能力，然而实际采集数据的时候，往往很难覆盖掉全部的场景，比如：对于光照条件，在采集图像数据时，我们很难控制光线的比例，因此在训练模型的时候，就需要加入光照变化方面的数据增强。再有一方面就是数据的获取也需要大量的成本，如果能够自动化的生成各种训练数据，就能做到更好的开源节流。 数据增强可以分为两类，一类是离线增强，一类是在线增强。 pytorch中数据增强的常用方法如下： torchvision中内置的transforms包含了这些些常用的图像变换，这些变换能够用Compose串联组合起来。 原图： class torchvision.transforms.CenterCrop(size) 原图像尺寸：(658, 411) 中心裁剪后尺寸:(200, 200) class torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0) class torchvision.transforms.Grayscale(num_output_channels=1)) class torchvision.transforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode="constant") class torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=0, pad_if_needed=False) class torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5) class torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5) class torchvision.transforms.RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None)

torch.cat(seq,dim=0,out=None)->Tensor 在给定维度上对输入张量序列seq进行连接操作由这可以想到卷积神经网络 的全连接层 torch.cat() 可以看做 torch.split() 和 torch.chunk() 的逆运算 torch.chunk(tensor,chunks,dim)->>tensors 将张量沿给定维度分块 torch.gather(input,dim,index,out=None,sparse_grad=Flase,out=None)->Tensor 通俗点解释就是把指定索引dim的下标进行替换 torch.index_select(input,dim,index,out=None)->>Tensor torch.masked_select(input,mask,out=None)->>Tensor 根据mask输出一个一维张量 torch.split(tensor,split_size,dim=0)->>tensor 如果可分,张量沿着指定维度指定大小进行分割,直到大小不足则停止 torch.t(input,out=None)->Tensor 张量转置相当于 torch.transpose(input,o,1) torch.bernoulli(input,out=None) 从伯努利分布中抽取二元随机数(0或者1)这里的bernoulli概率p是随机的 输入张量值需是一个概率 torch.multinomial(input,num_samples,replacement=Flase,out=None)->>LongTensor 从输入张量中每行取num_samples个样本,可以设置replacement设置是否重复取值 返回取值的下标 torch.normal(means,std,out)->>tensor 按照指定均值和方差选取样本,均值个数决定样本个数 若均值和方差都为张量则两个张量元素个数必须相等 torch.abs(input,out)->tensor 输出张量元素绝对值 torch.acos(input,out) 求反余弦 torch.add(input,value,out) 对每个张量元素逐个加上value torch.addcdiv(tensor,value=1,tensor1,tensor2) 张量(tensor1/tensor2)*value+tensor torch.addmul 相乘相加 torch.ceil(input,out) 向上取整 torch.clamp(input,min,max,out=None) 将元素调整至[min,max]区间 torch.div(input,value) 除 torch.exp(tensor,out) 指数 torch.floor(input,out) 向下去整 torch.fmod(input,divisor,out) 取余数 torch.frac 取分数部分 torch.lerp(start, end, weight, out=None) 线性插值:out = start+weight*(end-start) torch.log 取自然对数 torch.mul(input, value, out=None) torch.mul(input, other, out=None) 哈达玛积 torch.neg 取复数 torch.pow(input, exponent, out=None) 求幂 torch.reciprocal(input, out=None) → Tensor 去倒数 torch.remainder(input, divisor, out=None) → Tensor 取余数 torch.rsqrt(input, out=None) → Tensor 平方根倒数 torch.sigmoid(input, out=None) → Tensor sigmoid值 torch.sigmoid(input, out=None) → Tensor 符号函数 torch.cumprod(input, dim, out=None) → Tensor 按指定维度累积 torch.cumsum(input, dim, out=None) → Tensor 指定维度累加 torch.dist(input, other, p=2, out=None) → Tensor 求P范数 torch.mean(input) → float 均值 torch.mean(input, dim, out=None) → Tensor 指定维度均值 torch.median(input, dim=-1, values=None, indices=None) -> (Tensor, LongTensor) 指定维度中位数 torch.mode(input, dim=-1, values=None, indices=None) -> (Tensor, LongTensor) 众数 torch.norm(input, p, dim, out=None) → Tensor 指定维度p范数 torch.prod(input) → float 所有积 torch.prod(input, dim, out=None) → Tensor 指定维度积 torch.std(input, dim, out=None) → Tensor 标准差 torch.sum(input, dim, out=None) → Tensor 按维度求和 torch.sum(input) → float 所有元素和 var 按行方差，所有元素方差 torch.eq(input, other, out=None) → Tensor 相等比较操作 返回01 torch.equal(tensor1, tensor2) → bool 张量比较shape and value返回bool torch.ge(input, other, out=None) → Tensor 大于 torch.gt(input, other, out=None) → Tensor 与equal类似返回不同 torch.kthvalue(input, k, dim=None, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 取指定维度最小值 torch.le(input, other, out=None) → Tensor 小于等于 torch.lt(input, other, out=None) → Tensor 小于 torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None) -> (Tensor, LongTensor) 返回指定维度最大值和索引

[1] 【Pytorch | Tensorflow】--- label与one-hot独热编码向量之间的相互转换 [2] Pytorch中，将label变成one hot编码的两种方式 [3] Pytorch中，将label变成one hot编码的两种方式 [4] Pytorch 类别标签转换one-hot编码

使用反向传播法训练神经网络时，模型的参数依据损失函数与对应参数的梯度来调整，即： 自动微分 是机器学习工具包必备的工具，它可以自动计算整个计算图的微分。 PyTorch 内建了一个叫做 torch.autograd 的自动微分引擎，该引擎支持的数据类型为：浮点数Tensor类型 ( half, float, double and bfloat16) 和复数Tensor 类型(cfloat, cdouble) PyTorch 中与自动微分相关的常用的Tensor属性和函数： TensorFlow 通过 tf.GradientTape API来自动追踪和计算微分，GradientTape，翻译为微分带，Tape有点儿历史上磁带机的味道，即在Tape上记录下所有的计算和计算结果。 tf.GradientTape 在tf.Variable而非tf.Tensor上计算，因为在TensorFlow中，tf.Tensor为不可变对象，tf.Variable为可变对象；通常 用tf.Variable来存储模型参数 。 tf.Variable 有一个trainable属性，该属性tf.Tensor没有，类似PyTorch Tensor的requires_grad, 即告知自动微分引擎是否追踪该tf.Variable，并自动计算该tf.Variable的微分。 范例： 从上述可以看到，TensorFlow的自动微分实现方式与PyTorch大不相同，而且 没有把参数和参数的微信封装成一个对象，这点非常不User-Friendly，或者说封装的不好 ！ 为了方便实现模型，模型的参数，与模型参数的微分，TensorFlow又提供了另外一套机制： 模型的微分(Gradients with respect to a model) , 意思是：TensorFlow开发团队也知道了用tf.Variable实现模型参数，然后用tape.gradient()方法计算微分，tf.Variable和它对应的微分是分离的，是没有封装好的，这种方式对开发者不友好，所以，TensorFlow开发者团队对于构建模型的基础类： tf.Module 或者它的子类 ( layers.Layer , keras.Model )，提供了一个 Module.trainable_variables 的属性，该属性把模型参数都封装好了，使用起来比较方便。不过对应微分还是没封装，坚持自己的个性...对于我们开发者，还是选择遵循... 范例： 参考资料：

在讲述with torch.no_grad()前，先从requires_grad讲起 在pytorch中，tensor有一个requires_grad参数，如果设置为True，则反向传播时，该tensor就会自动求导。tensor的requires_grad的属性默认为False,若一个节点（叶子变量：自己创建的tensor）requires_grad被设置为True，那么所有依赖它的节点requires_grad都为True（即使其他相依赖的tensor的requires_grad = False） 首先说明，该用法已经被移除，但为了说明torch.no_grad，还是需要讲解下该作用。在之前的版本中，tensor（或者说variable，以前版本tensor会转化成variable，目前该功能也被废弃，直接使用tensor即可）还有一个参数volatile，如果一个tensor的volatile = True，那么所有依赖他的tensor会全部变成True，反向传播时就不会自动求导了，因此大大节约了显存或者说内存。 既然一个tensor既有requires_grad，又有volatile，那么当两个参数设置相矛盾时怎么办？volatile=True的优先级高于requires_grad，即当volatile = True时，无论requires_grad是Ture还是False，反向传播时都不会自动求导。volatile可以实现一定速度的提升，并节省一半的显存，因为其不需要保存梯度。（volatile默认为False，这时反向传播是否自动求导，取决于requires_grad） with torch.no_grad 上文提到volatile已经被废弃，替代其功能的就是with torch.no_grad。作用与volatile相似，即使一个tensor（命名为x）的requires_grad = True，由x得到的新tensor（命名为w-标量）requires_grad也为False，且grad_fn也为None,即不会对w求导。例子如下所示： 引用： https://blog.csdn.net/weixin_43178406/article/details/89517008

数据的预处理以及数据集的构建会经常使用到tensor的切分操作，现整理如下： 功能 ：输入数据与想要切分的块数 chunks ，将数据尽可能 (如果数据个数与块数能整除的话) 平均的切分为 chunks 块 注意 ：没有进行数据的拷贝 参数 Test Output 功能 ： 注意 ：没有对输入数据进行拷贝 参数 ： Test 1 输入整型数据 Output 1 Test 2 输入为整型序列 Output 功能 ：torch支持numpy中对数据的切片操作 Test Output 功能 ：删除tensor的一个维度，返回各个子块组成的 tuple 参数 ： Test Output 感谢你的阅读，如果文中存在错误，还请在评论区指出~

在指定的维度dim上对序列seq进行连接操作。 参数： 例子： torch.Tensor.expand( sizes)* → Tensor 返回张量的一个新视图，可以将张量的单个维度扩大为更大的尺寸。 张量也可以扩大为更高维，新增加的维度将附在前面。 扩大张量不需要分配新内存，仅仅是新建一个张量的视图。任意一个一维张量在不分配新内存情况下都可以扩展为任意的维度。 传入-1则意味着维度扩大不涉及这个维度。 参数： 例子： torch.squeeze(input, dim=None, out=None) → Tensor 除去输入张量input中数值为1的维度，并返回新的张量。如果输入张量的形状为（ [图片上传失败...(image-786ec5-1580566115084)] ），那么输出张量的形状为（ [图片上传失败...(image-a0a179-1580566115084)] ）。 当通过dim参数指定维度时，维度压缩操作只会在指定的维度上进行。如果输入向量的形状为（ [图片上传失败...(image-1088a1-1580566115084)] ），squeeze(input, 0)会保持张量的维度不变，只有在执行squeeze(input, 1)时，输入张量的形状会被压缩至（ [图片上传失败...(image-759892-1580566115084)] ）。 如果一个张量只有1个维度，那么它不会受到上述方法的影响。 输出的张量与原张量共享内存，如果改变其中的一个，另一个也会改变。 参数: 例子： torch.Tensor.repeat( sizes)* 沿着指定的维度重复张量。不同于expand()方法，本函数复制的是张量中的数据。 参数： 例子： torch.Tensor.unfold(dim, size, step) → Tensor 返回一个新的张量，其中元素复制于有原张量在dim维度上的数据，复制重复size次，复制时的步进值为step。 参数： 例子： torch.Tensor.narrow(dimension, start, length) → Tensor 返回一个经过缩小后的张量。操作的维度由dimension指定。缩小范围是从start开始到start+length。执行本方法的张量与返回的张量共享相同的底层内存。 参数： 例子： torch.Tensor.view( args)* → Tensor 返回一个有相同数据但是不同形状的新的向量。 返回的装两必须与原张量有相同的数据和相同的元素个数，但是可以有不同的尺寸。 参数： 例子： torch.Tensor.resize_( sizes)* 将张量的尺寸调整为指定的大小。如果元素个数比当前的内存大小大，就将底层存储大小调整为与新元素数目一致的大小。 如果元素个数比当前内存小，则底层存储不会被改变。原来张量中被保存下来的元素将保持不变，但新内存将不会被初始化。 参数： 例子： torch.Tensor.permute( dims)* 将执行本方法的张量的维度换位。 参数： 例子： torch.Tensor.element_size() → int 查看某类型张量单个元素的字节数。 例子：

典型的卷积神经网络包括： AlexNet、VGG、ResNet; InceptionV1、InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNet 。 轻量级网络包括： GhostNet、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet、ShuffleNet V2、SqueezeNet Xception MixNet GhostNet 。 目标检测网络包括： SSD、YOLO、YOLOv2、YOLOv3、FCOS、FPN、RetinaNet Objects as Points、FSAF、CenterNet FoveaBox 。 语义分割网络包括： FCN、Fast-SCNN、LEDNet、LRNNet、FisheyeMODNet 。 实例分割网络包括：PolarMask。 PolarMask : Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation ,2019 人脸检测和识别网络包括：FaceBoxes、LFFD、VarGFaceNet。 人体姿态识别网络包括：Stacked Hourglass、Networks Simple Baselines、LPN。 StackedHG: Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation ,2016 Simple Baselines ：Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking LPN: Simple and Lightweight Human Pose Estimation 注意力机制网络包括：SE Net、scSE、NL Net、GCNet、CBAM。 人像分割网络包括：SINet。

官方文档： torchtext包含两部分： 现在torchtext.data，torchtext.dataset,torchtext.vocab都放在torchtext.legacy当中了。 常见用法 TEXT = data.Field(tokenize="spacy",tokenizer_language="en_core_web_sm", dtype = torch.float) TEXT = data.Field(batch_first=True, eos_token="<eos>") self.TEXT = data.Field(init_token="<start>", eos_token="<eos>", lower=True, tokenize="spacy", fix_length=16) self.LABEL = data.Field(sequential=False, unk_token=None)

2022-1-5, Wed., 13:37 于鸢尾花基地 可以采用如下方式对之前保存的预训练模型进行批量测试： 然而，在上述循环中，通过 trainer.test 每执行一次测试，都只是执行了一个 epoch 的测试（也就是执行多次 ptl_module.test_step 和一次 ptl_module.test_epoch_end ），而不可能把 ckpt_list 中的多个预训练模型（ checkpoint ）当做多个 epoch ，多次执行 ptl_module.test_epoch_end 。 我们期望，对多个 checkpoint 的测试能像对多个 epoch 的训练一样简洁: 怎么做到？在训练过程中，要训练多少个 epoch 是由参数 max_epochs 来决定的；而在测试过程中，怎么办？PTL并非完整地保存了所有epoch的预训练模型。 由于在测试过程中对各 checkpoint 是独立测试的，如果要统计多个 checkpoint 的最优性能（如最大PSNR/SSIM），怎么办？这里的一个关键问题是如何保存每次测试得到的评估结果，好像PTL并未对此提供接口。 解决方案 PTL提供了“回调类（Callback）”（在 pytorch_lightning.callbacks 中），可以自定义一个回调类，并重载 on_test_epoch_end 方法，来监听 ptl_module.test_epoch_end 。 如何使用？只需要在定义 trainer 时，把该自定义的回调函数加入其参数 callbacks 即可： ptl.Trainer(callbacks=[MetricTracker()]) 。这里， MetricTracker 为自定义的回调类，具体如下： 评论： 由于 MetricTracker 具有与 Trainer 相同的生命周期，因此，在整个测试过程中， MetricTracker 能够维护一个最优的评估结果 optim_metrics 。

歌曲名:Torch Song歌手:Priscilla Ahn专辑:When You Grow UpPriscilla Ahn - Torch song.Long ago, I thought I heard your nameI thought it was the sameAs all the boys I made into menBut you were different then.You are the only one to know meYou are the only one to seeYou were my one and onlyThe only one I ever learned to love.The ocean""s waves could not steal my heartThey can""t keep us apartSoon ahead, I will watch you goBut I won""t be alone.You are the only one to know meYou are the only one to careYou were my one and onlyThe only one I ever learned to love.You are the only one to know meYou are the only one who sawYou were my one and onlyThe only one I ever learned to loveThe only one I ever wanna loveThe only one I""m ever gonna lovehttp://music.baidu.com/song/24653393

这个问题可能是由于你正在使用旧版本的 PyTorch 或 Lookahead 导致的。请尝试将 PyTorch 和 Lookahead 更新到最新版本，如果问题仍然存在，请尝试使用以下代码来创建 Lookahead 优化器：optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)lookahead = Lookahead(optimizer=optimizer, k=5, alpha=0.5)# 使用lookahead进行训练for inputs, labels in dataloader:optimizer.zero_grad()loss = model(inputs, labels)loss.backward()lookahead.step()

optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0.pytorch对于每个batch大都执行了这样的操作：optimizer.zero_grad() ## 梯度清零preds = model(inputs) ## inferenceloss = criterion(preds, targets) ## 求解lossloss.backward() ## 反向传播求解梯度optimizer.step() ## 更新权重参数1,由于pytorch的动态计算图，当我们使用loss.backward()和opimizer.step()进行梯度下降更新参数的时候，梯度并不会自动清零。并且这两个操作是独立操作。2,backward()：反向传播求解梯度。3,step()：更新权重参数。

Transformer早在2017年就出现了，直到BERT问世，Transformer开始在NLP大放光彩，目前比较好的推进就是Transformer-XL（后期附上）。这里主要针对论文和程序进行解读，如有不详实之处，欢迎指出交流，如需了解更多细节之处，推荐知乎上 川陀学者 写的。本文程序的git地址在 这里 。程序如果有不详实之处，欢迎指出交流~ 2017年6月，Google发布了一篇论文《Attention is All You Need》，在这篇论文中，提出了 Transformer 的模型，其旨在全部利用Attention方式来替代掉RNN的循环机制，从而通过实现并行化计算提速。在Transformer出现之前，RNN系列网络以及seq2seq+attention架构基本上铸就了所有NLP任务的铁桶江山。由于Attention模型本身就可以看到全局的信息， Transformer实现了完全不依赖于RNN结构仅利用Attention机制，在其并行性和对全局信息的有效处理上获得了比之前更好的效果。 纵观图1整个Transformer的结构，其核心模块其实就是三个：Multi-Head attention、Feed Forward 以及 Add&Norm。这里关于Multi-Head attention部分只讲程序的实现，关于更多细节原理，请移至开头推荐的知乎链接。 Transformer中的attention采用的是多头的self-attention结构，并且在编码器中，由于不同的输入mask的部分不一样，因此在softmax之前采用了mask操作，并且解码时由于不能看到t时刻之后的数据，同样在解码器的第一个Multi-Head attention中采用了mask操作，但是二者是不同的。因为编码器被mask的部分是需要在输入到Transformer之前事先确定好，而解码器第一个Multi-Head attention被mask的部分其实就是从t=1时刻开始一直到t=seq_len结束，对应于图2。在图2中，横坐标表示解码器一个batch上的输入序列长度(也就是t)，紫色部分为被mask的部分，黄色部分为未被mask的部分，可以看出，随着t的增加，被mask的部分逐一减少。而解码器第二个Multi-Head attention的mask操作和编码器中是一样的。 mask+softmax程序如下： mask操作其实就是对于无效的输入，用一个负无穷的值代替这个输入，这样在softmax的时候其值就是0。而在attention中(attention操作见下式)，softmax的操作出来的结果其实就是attention weights，当attention weights为0时，表示不需要attention该位置的信息。 对于Multi-Head attention的实现，其实并没有像论文原文写的那样，逐一实现多个attention，再将最后的结果concat，并且通过一个输出权重输出。下面通过程序和公式讲解一下实际的实现过程，这里假设 , , 的来源是一样的，都是 ，其维度为[batch_size, seq_len, input_size]。(需要注意的是在解码器中第二个Multi-Head的输入中 与 的来源不一样) 首先，对于输入 ，通过三个权重变量得到 , , ，此时三者维度相同，都是[batch, seq_len, d_model]，然后对其进行维度变换：[batch, seq_len, h, d_model//h]==>[batch, h, seq_len, d]==>[batch×h, seq_len, d]，其中d=d_model//h，因此直接将变换后的 , , 直接做DotProductAttention就可以实现Multi-Head attention，最后只需要将DotProductAttention输出的维度依次变换回去，然后乘以输出权重就可以了。关于程序中的参数valid_length已在程序中做了详细的解读，这里不再赘述，注意的是输入的valid_length是针对batch这个维度的，而实际操作中由于X的batch维度发生了改变(由batch变成了batch×h)，因此需要对valid_length进行复制。 FFN的实现是很容易的，其实就是对输入进行第一个线性变换，其输出加上ReLU激活函数，然后在进行第二个线性变换就可以了。 Add&norm的实现就是利用残差网络进行连接，最后将连接的结果接上LN，值得注意的是，程序在Y的输出中加入了dropout正则化。同样的正则化技术还出现在masked softmax之后和positional encoding之后。 positional encoding的实现很简单，其实就是对输入序列给定一个唯一的位置，采用sin和cos的方式给了一个位置编码，其中sin处理的是偶数位置，cos处理的是奇数位置。但是，这一块的工作确实非常重要的，因为对于序列而言最主要的就是位置信息，显然BERT是没有去采用positional encoding(尽管在BERT的论文里有一个Position Embeddings的输入，但是显然描述的不是Transformer中要描述的位置信息)，后续BERT在这一方面的改进工作体现在了XLNet中(其采用了Transformer-XL的结构），后续的中再介绍该部分的内容。 无论是编码器还是解码器，其实都是用上面说的三个基本模块堆叠而成，具体的实现细节大家可以看开头的git地址，这里需要强调的是以下几点： 中出现的程序都在开头的git中了，直接执行main.ipynb就可以运行程序，如有不详实之处，还请指出~~~

歌曲名:Just A Lil Bit (Produced By Scott Storch)歌手:50 Cent专辑:The MassacreTI: Just a lil BitAR: 50 CentWellington NZJoe ZhangYeahShadyAftermathG-UnitDamn baby all I need is a lil bitA lil bit of this, a lil bit of thatGet it crackin" in the club when you hear this shitDrop it like its hot, get to workin" that backGo shake that thang, yeah work that thangLet me see it go up and downRotate that thang, I wanna touch that thangCan you make it go round and roundI step up in the club, I"m like who you withG-Unit in the house, yeah thats my cliqueYeah I"m young, but a nigga from the old schoolOn the dance floor, a nigga doin" old movesI don"t give a fuck, I do what I wan" doI hit your ass up, boy I done warned youBetter listen, when I talk, nigga don"t tripYo" heat in the car, mine"s in this bitchI ain"t tryna beef, I"m tryna get my drink onGot my diamonds, my fitted, and my mink onI"ma kick it at the bar till its time to goThen I"ma get shorty here and I"ma let her knowAll a nigga really need is a lil bitNot a lot baby girl just a lil bitWe can head to the crib in a lil bitI can show ya how I live in a lil bitI wanna unbutton your pants just a lil bitTake "em off and pull "em down a lil bitGet to kissin" and touchin" a lil bitGet to lickin" and ?? a lil bitThis is 50, comin" out your stereosHard to tell though, cause I switched the flowEyes a lil low, cause I twist the dro"Pockets on ?? cause I move the O"sMy neck, my wrist, my ears is frozeCome get ya bitch, she on me dawgShe musta heard about the doughNow captain come on and save a hoeI get it crunk in the club, I"m off the chainNumber one on the chart, all the time maynKeep the dance floor packed, thats without a doubtAnd shorty shake that thang like a pro maynShe back it up on me I"m like oh maynI get close enough to her so I know she can hearSystem thumpin", party jumpin", I said loud and clearAll a nigga really need is a lil bitNot a lot baby girl just a lil bitWe can head to the crib in a lil bitI can show ya how I live in a lil bitI wanna unbutton your pants just a lil bitTake "em off and pull "em down a lil bitGet to kissin" and touchin" a lil bitGet to lickin" and ?? a lil bitBaby you got me feelin" right (ya heard me)My mama gone, you can spend the night (ya heard me)I ain"t playin", I"ma tryna ?? tonight (ya heard me)Clothes off, face down, x up, c"monAll a nigga really need is a lil bitNot a lot baby girl just a lil bitWe can head to the crib in a lil bitI can show ya how I live in a lil bitI wanna unbutton your pants just a lil bitTake "em off and pull "em down a lil bitGet to kissin" and touchin" a lil bitGet to lickin" and a lil bithttp://music.baidu.com/song/1167585

判别器的真假标签

都是阴性，说明就是以前和现在都没有被感染啊

其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表，意思就是说，给一个编号，嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向量，嵌入向量反映了各个编号代表的符号之间的语义关系。 输入为一个编号列表，输出为对应的符号嵌入向量列表。 torch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。 找到对应的词向量放进网络：词向量的输入应该是什么样子 实际上，上面通过随机初始化建立了词向量层后，建立了一个“二维表”，存储了词典中每个词的词向量。每个mini-batch的训练，都要从词向量表找到mini-batch对应的单词的词向量作为RNN的输入放进网络。那么怎么把mini-batch中的每个句子的所有单词的词向量找出来放进网络呢， 输入是什么样子，输出是什么样子？ 首先我们知道肯定先要建立一个词典，建立词典的时候都会建立一个dict：word2id：存储单词到词典序号的映射。假设一个mini-batch如下所示： 显然，这个mini-batch有3个句子，即batch_size=3 第一步首先要做的是：将句子标准化，所谓标准化，指的是：大写转小写，标点分离，这部分很简单就略过。经处理后，mini-batch变为： 可见，这个list的元素成了一个个list。还要做一步：将上面的三个list按单词数从多到少排列。标点也算单词。至于为什么，后面会说到。 那就变成了： 可见，每个句子的长度，即每个内层list的元素数为：5,5,4。这个长度也要记录。 之后，为了能够处理，将batch的单词表示转为在词典中的index序号，这就是word2id的作用。转换过程很简单，假设转换之后的结果如下所示，当然这些序号是我编的。 同时，每个句子结尾要加EOS，假设EOS在词典中的index是1。 那么长度要更新： 很显然，这个mini-batch中的句子长度 不一致！ 所以为了规整的处理，对长度不足的句子，进行填充。填充PAD假设序号是2，填充之后为： 这样就可以直接取词向量训练了吗? 不能！上面batch有3个样例，RNN的每一步要输入每个样例的一个单词，一次输入batch_size个样例，所以batch要按list外层是时间步数(即序列长度)，list内层是batch_size排列。即batch的维度应该是： 重要的问题说3遍! 怎么变换呢？变换方法可以是：使用itertools模块的zip_longest函数。而且，使用这个函数，连填充这一步都可以省略，因为这个函数可以实现填充！ 经变换，结果应该是： 记得我们还记录了一个lens： batch还要转成LongTensor： 这里的batch就是词向量层的输入。 词向量层的输出是什么样的？ 好了，现在使用建立了的embedding直接通过batch取词向量了，如： 假设词向量维度是6，结果是： 维度的前两维和前面讲的是一致的。可见多了一个第三维，这就是词向量维度。所以，Embedding层的输出是：

torch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。 实际上，上面通过随机初始化建立了词向量层后，建立了一个“二维表”，存储了词典中每个词的词向量。每个mini-batch的训练，都要从词向量表找到mini-batch对应的单词的词向量作为RNN的输入放进网络。那么怎么把mini-batch中的每个句子的所有单词的词向量找出来放进网络呢， 输入是什么样子，输出是什么样子？ 首先我们知道肯定先要建立一个词典，建立词典的时候都会建立一个dict：word2id：存储单词到词典序号的映射。假设一个mini-batch如下所示： 显然，这个mini-batch有3个句子，即batch_size=3 第一步首先要做的是：将句子标准化，所谓标准化，指的是：大写转小写，标点分离，这部分很简单就略过。经处理后，mini-batch变为： 可见，这个list的元素成了一个个list。还要做一步：将上面的三个list按单词数从多到少排列。标点也算单词。至于为什么，后面会说到。 那就变成了： 可见，每个句子的长度，即每个内层list的元素数为：5,5,4。这个长度也要记录。 之后，为了能够处理，将batch的单词表示转为在词典中的index序号，这就是word2id的作用。转换过程很简单，假设转换之后的结果如下所示，当然这些序号是我编的。 同时，每个句子结尾要加EOS，假设EOS在词典中的index是1。 那么长度要更新： 很显然，这个mini-batch中的句子长度不一致。所以为了规整的处理，对长度不足的句子，进行填充。填充PAD假设序号是2，填充之后为： 这样就可以直接取词向量训练了吗? 不能。上面batch有3个样例，RNN的每一步要输入每个样例的一个单词，一次输入batch_size个样例，所以batch要按list外层是时间步数(即序列长度)，list内层是batch_size排列。即batch的维度应该是： 怎么变换呢？ 变换方法可以是：使用itertools模块的zip_longest函数。而且，使用这个函数，连填充这一步都可以省略，因为这个函数可以实现填充。 经变换，结果应该是： batch还要转成LongTensor： 这里的batch就是词向量层的输入。 词向量层的输出是什么样的？ 好了，现在使用建立了的embedding直接通过batch取词向量了，如： 假设词向量维度是6，结果是： 维度的前两维和前面讲的是一致的。可见多了一个第三维，这就是词向量维度。所以，Embedding层的输出是：

一共600多兆吧，重新下吧，那个是试玩版并不完整

我也遇过同样问题，问了很多人呢，运行regedit，删除HKEY_LOCAL_MACHINE/SOFTWARE/RUNIC相关的所有键值。之后还要重装。

要先进一次游戏，最好创建一个新人，然后退出游戏。然后你才能够在My Gemes里找到Torchlight 2并且找到save文件夹。

直接网上下载不就得了

首先确认你的电脑已经安装vc2008,directx9.0最新版， 否则请执行游戏目录下的vcredist_x86-2008.exe，dxwebsetup.exe， 进行安装

你打通一周目即完成所有主线任务就会出现地图工厂，里面有个npc专卖地图只此一家别无分店。一般在3dm或游民星空下个简单的宠物mod不容易出错，下载前看好自己的版本最好下个比较流行的mod

单机游戏全都是免费的：《火炬之光》(Torchlight)V1.12简体中文绿色硬盘版/更新 集成3DMV1.1汉化补丁[安装包]：http://www.verycd.com/topics/2782042/ 注意这个有2个资源，你只需要右键使用迅雷下载第2个资源即“《火炬之光》中文版(集成3DMV1.1汉化补丁).exe ”就可以了。

这个是游戏问题吧，注意地图文件有没有丢失，重下个就好

近期可疑感染过风疹病毒。风疹病毒IgG抗体滴度在双份血清中有4倍以上升高，那么无论lgM抗体是否为阳性，都是风疹病毒近期感染的指标近期可疑感染过单纯疱疹病毒。单纯疱疹病毒主要分I型和II型，单纯疱疹病毒的IgG和lgM抗体均为阳性，或者是IgG抗体滴度≥1：512，只能说明体内近期感染这种病毒

印迹杂交技术不检测torch。根据查询相关资料显示，印迹杂交技术是一种染色体检查技术，主要用来检查dna。而torch是可能危害健康的病原微生物。所以印迹杂交技术不检测torch。

世界杯小组赛第一u261dufe0f？这么着标签！！这么着标签

可以。查询得知，在深度学习框架PyTorch中，我们可以实现SortMax，但需要自定义损失函数，并且使用PyTorch中的高阶函数进行求导。具体地说，我们可以使用PyTorch中的torch.sort函数进行排序，然后将排序结果作为输入，计算损失函数，并用autograd求导进行反向传播。

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。包含自动求导系统的深度神经网络。发展：PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。

把torch装在了base环境里，如果Project配置的是base环境，输入import torch就可以成功显示，但显然是装错了地方遂卸载，在base环境中输入pip uninstall torch（这里是因为我安装的时候是pip安装的）然后重新下载新的torch&torchvision下载地址，版本为torch1.9.1和torchvision0.10.1（这里不下载新的是因为torch1.10.0版本对应的torchvision0.11.1版本没有windows下载地址）在anaconda prompt中创建虚拟环境，命名为pytorch，然后输入activate pytorch激活，打开安装包所在的文件，输入pip install XXX.whl（文件名）等待安装成功此时再打开Pycharm，配置pytorch环境，输入import torch，就能正确显示了

都是手电筒的 意思。torch是以前是火炬的意思，但现在应该没人用火炬了吧，只有手电筒了。flashlight应该是更现代一点的手电筒。所以led torch 与led flashlight 都是LED手电筒，用法应该没多大区别，更多的时候不同人的叫法不一样。

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。1、发展历史：PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算，包含自动求导系统的深度神经网络。2、优点：PyTorch是相当简洁且高效快速的框架，设计追求最少的封装，设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法。与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新。PyTorch作者亲自维护的论坛，供用户交流和求教问题，且入门简单。研究人员研究PyTorch原因：1、简单：它与 numpy 类似，很有 python 风格可以很容易地与其他风格相匹配 Python 集成生态系统。例如，你可以在那里 PyTorch 简单地插入模型中的任何地方 pdb 可以使用断点。Tensorflow 调试模型需要有效的时间，而且要复杂得多。2、是一个很棒的 API：与 TensorFlow 的 API 大多数研究人员更喜欢它，而不是 PyTorch 的 API。一方面是因为 PyTorch 另一方面，设计更好， TensorFlow 多次切换 API(例如“图层”->“超薄”->“估算器”->“ tf.keras与“智障”相比，操作要多得多。3、性能较好：尽管事实上 PyTorch 优化动态图的机会更少，但有很多传言说 PyTorch 速度甚至比 TensorFlow。目前还不清楚这是否真的成立，但至少，TensorFlow 在这一领域没有决定性的优势。

一、numpy和torch numpy是python中处理数据的模块，可以处理各种的矩阵(matrix)。 Torch自称为神经网络中的numpy。它会将torch产生的tensor放在GPU中加速运算，就像numpy会把array放在CPU中加速运算。 二.numpy array与torch tensor之间的相互转换 array2tensor=torch.from_numpy(numpy_data)#numpy array->torch tensor，其参数必须是数组形式 tensor2array=torch_data.numpy()#torch tensor->numpy array 三. 用法对比 numpy 数据形式下矩阵a，位置变化用a.transpose(1,2,0) tensor 数据格式下的矩阵b， 位置变化时 b.permute(1,2,0)

torch模型.pt文件存的数据是模型所有的参数。根据查询相关信息公开显示：torch.load()*.pt文件保存了模型所有的参数load_state_dcit而load_state_dict是net的一个方法，是将torch.load加载出来的数据加载到net中。

torch和flashlight没有什么反义关系。Torch和Flashlight都是深度学习框架，但是它们的设计和实现方式不同，所以并没有反义关系。

PyTorch里的requires_grad、volatile及no_grad requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求 计算 梯度 with torch.no_grad() 或者 @torch.no_grad() 中的数据不需要计算梯度，也不会进行反向传播 （ torch.no_grad() 是新版本pytorch中volatile的替代）

安装的torch1.10.1+cu11.1可以兼容，因为torchtext指定0.11.1可以和torch1.10.1兼容。

torch.expand() , 只能把维度为1的拓展成指定维度。如果哪个维度为-1，就是该维度不变。 torch.repeat() 里面参数代表是重复多少次，就是复制多少次，比如下面2， 3， 1， 6代表复制2， 3， 1， 6次，原来为2， 1， 3， 1。相乘就是后面维度：4， 3， 3， 6. 它不允许使用参数 -1 。

第一种：只保存和加载模型参数（推荐使用）# 保存torch.save(the_model.state_dict(), PATH)# 提取the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)the_model.load_state_dict(torch.load(PATHnet = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(1, 10), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(10, 1) )torch.save(net.state_dict(), "net_params.pkl")# 这种方式将会提取整个神经网络, 网络大的时候可能会比较慢.print torch.load("net_params.pkl")# 打印输出我们会发现，上面只保存了模型参数# 将保存的参数复制到 net,这种方式将会提取所有的参数, 然后再放到你的新建网络中.net.load_state_dict(torch.load("net_params.pkl"))第二种：保存和加载整个模型如下会保存整个网络，如果数据量比较大，会消耗大量时间。占用的内存也比较高，所以不推荐使用# 保存torch.save(the_model, PATH)# 提取the_model = torch.load(PATH)登录后复制保存提取一个神经网络：net = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(1, 10), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(10, 1) )torch.save(net, "net_params.pkl")print torch.load("net_params.pkl")登录后复制

都是手电筒的意思。torch是以前是火炬的意思，但现在应该没人用火炬了吧，只有手电筒了。flashlight应该是更现代一点的手电筒。所以ledtorch与ledflashlight都是LED手电筒，用法应该没多大区别，更多的时候不同人的叫法不一样。

TORCH：是指可导致先天性宫内感染及围产期感染而引起围产儿畸形的病原体，它是四种病原微生物的英文名称缩写。T（Toxopasma)是弓形虫；R(Rubella.Virus)是风疹病毒；C(Cytomegalo.Virus)是巨细胞；H(Herpes.Virus)是单纯疱疹I/II型。

Torch简介 Torch是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架，由于采用简单而快速的脚本语言LuaJIT和一个底层的C/CUDA实现，Torch易于使用且高效。Torch安装首先，值得注意的是，最新版的Torch支持Ubuntu，Fedora20，Fedora22，Centos7。但不支持Fedora21，Centos6。参考官网安装流程安装，如下所示，# in a terminal, run the commandsgit clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursivecd ~/torch; bash install-deps;./install.sh12341234在执行bash install-deps安装依赖时并未出错，但执行./install.sh时会出一些错误，见下面。Torch安装问题汇总错误1错误类似于： nvcc error : "***" died due to signal 2解决方案：sudo ./install.sh错误2Error: Build error: Failed building.Updating manifest for /root/torch/install/lib/luarocks/rocksfftw3 scm-1 is now built and installed in /root/torch/install/ (license: BSD)123123错误3Error: Failed installing dependency: https://raw.githubusercontent.com/rocks-moonscript-org/moonrocks-mirror/master/luacrypto-0.3.2-1.src.rock - Could not find header file for OPENSSL No file openssl/evp.h in /usr/local/include No file openssl/evp.h in /usr/includeYou may have to install OPENSSL in your system and/or pass OPENSSL_DIR or OPENSSL_INCDIR to the luarocks command.Example: luarocks install luacrypto OPENSSL_DIR=/usr/local1234512345参照Problem with Torch #86，执行sudo apt-get install -y libssl-dev安装libssl-dev，之后重新安装Torch即可。错误4提示缺少依赖lbase64 ，luacrypto，uuid 等，可直接执行luarocks install missed-package解决。

区别不是很大。flashlight美英用得更多，torch英英更多。再看看别人怎么说的。

这个问题我也遇到过，前面值大，参考值小，却是阴性。询问后得知YORCH检测的试验方法不同，所以结果不是比大比小，而是看阴阳性。

女性检查,需要了解月经周期,排卵情况,输卵管是否通畅,了解有无炎症,这都是最基本的检查, 另外,其他检查你可以参考,比如有优生优育检查(主要项目有：弓形虫、风疹病毒、巨细胞病毒、单纯疱疹病毒Ⅰ型和Ⅱ型（TORCH）。 ) 这些检查,对于预防诸多的先天性疾病、对于提高人类的素质，具有非常重要的意义。一旦上述检查项目发现阳性者，必须系统认真治疗，在治愈之前不可怀孕。 世界许多国家已将TORCH检测作为孕期筛查项目。对未曾感染的作预防接种,对孕早期急性感染者则建议终止妊娠。对孕中、晚期感染者酌情处理。 补充： 婚检项目 婚前检查是一次全面系统的健康检查，重点是遗传病方面的调查和生殖器官的检查。具体内容包括：健康询问及家族史调查：了解双方以往健康状况；了解父母、家族的健康情况，最好追溯三代有无遗传病或先天缺陷等家族病史；对于有近亲血缘关系的婚配，医生将给予劝阻。 对于遗传病患者或有遗传病家族史的男女青年，应劝告他们婚后不要生育，有的虽然可以生育，但要使之懂得妊娠注意事项和有关产前诊断的事宜。 体格检查：又分全身一般检查和生殖器检查。全身一般检查，包括身体发育情况，有无畸形，重要脏器的功能状况是否正常；生殖器官检查，可及时发现有无生殖器官畸形或异常。若发现未经治愈的麻风病及其他一些医学上认为不能结婚的疾病，则劝他们不要结婚。还要进行必要的化验检查，根据医生的判断而定。 进行必要的性教育、优生学、以及计划生育等方面的指导。 婚检的项目包括全身检查、生殖器检查和辅助检查。 一、全身检查 这是一般性的全身检查，了解心、肺、肝、肾等重要脏器有无异常，了解发育情况，这些检查对发现影响婚育的疾病是非常必要的。 二、生殖器检查 这是很重要的检查步骤，许多青年不愿意接受这一项检查，其实，你们面对的是医生，你们的隐私在这里会得到尊重的。 女性检查时应常规进行腹部、肛门双合珍，如发现内生殖器存在可疑病变而必须做阴道检查者，医生务必先征求你们双方的同意后方可进行。你放心，处女膜除先天性发育异常会影响生育外，医生一律对其完整性不做描述。男性检查主要是检查阴茎、睾丸等生殖器有无炎症，有无发育不良；如有特殊情况，医生会向你们提出进一步检查的建议。 三、辅助检查 常规必检项目有血常规、尿常规、乙肝表面抗原、快速转氨酶和梅毒初筛的快速血浆反应素环状卡片试验，这些必检项目可以帮助医生判断你们是否有常见的传染病或性传播疾病。 其他特殊检查包括询问病史、物理检查和实验室等常规检查，根据结果进一步选用其他各种辅助检查，如染色体核型分析、激素测定、活组织病理检查、B超等。根据需要，医生会建议你们转至有关专科进行检查诊断，并提供转诊的服务。 只要到有条件的医疗机构，你们都可以得到满意的婚检，特别是妇幼保健机构，会免费为你们提供婚前咨询和指导。在这些机构中，你们可以在医生的指导下，选择自己希望检查的项目。 影响婚育的疾病主要有： 一、严重遗传性疾病 指由于遗传因素而先天形成的、后代再发风险高、医学上认为不宜生育的遗传性疾病。遗传病是一种代代或隔代遗传的疾病。 二、指定传染病及一些性传播疾病 这类疾病是指《中华人民共和国传染病防治法》中规定的艾滋病、淋病、梅毒、麻风病及医学上认为影响结婚和生育的其他传染病。传染病不仅影响自己，还直接威胁到对方，某些传染病如乙肝、梅毒、艾滋病等还可以传染给后代。 三、有关精神病 指精神分裂症、躁狂抑郁型精神病及其他重型精神病。 四、其他疾病 指影响结婚和生育的心、肝、肺、肾等重要脏器疾病及生殖系统发育障碍或畸形等。 婚前保健时，医生通过询问双方有无遗传性疾病的家族史，有无遗传性疾病，是否患急性、慢性疾病等，再通过全面、细致的医学检查，尽早发现可能影响结婚、生育的疾病。

1、torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵； 2、torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵。 PS：更接地气来说区别就是点乘，和矩阵乘法的区别 torch.bmm() torch.matmul() torch.bmm()强制规定维度和大小相同 torch.matmul()没有强制规定维度和大小，可以用利用广播机制进行不同维度的相乘操作 当进行操作的两个tensor都是3D时，两者等同。 torch.bmm() 官网： https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.bmm torch.bmm(input, mat2, out=None) → Tensor torch.bmm()是tensor中的一个相乘操作，类似于矩阵中的A*B。 参数： input，mat2：两个要进行相乘的tensor结构，两者必须是3D维度的，每个维度中的大小是相同的。 output：输出结果 并且相乘的两个矩阵，要满足一定的维度要求：input（p,m,n) * mat2(p,n,a) ->output(p,m,a)。这个要求，可以类比于矩阵相乘。前一个矩阵的列等于后面矩阵的行才可以相乘。 例子： torch.matmul()也是一种类似于矩阵相乘操作的tensor联乘操作。但是它可以利用python 中的广播机制，处理一些维度不同的tensor结构进行相乘操作。这也是该函数与torch.bmm()区别所在。 参数： input,other：两个要进行操作的tensor结构 output:结果 一些规则约定： （1）若两个都是1D（向量）的，则返回两个向量的点积 （2）若两个都是2D（矩阵）的，则按照（矩阵相乘）规则返回2D （3）若input维度1D，other维度2D，则先将1D的维度扩充到2D（1D的维数前面+1），然后得到结果后再将此维度去掉，得到的与input的维度相同。即使作扩充（广播）处理，input的维度也要和other维度做对应关系。 （4）若input是2D，other是1D，则返回两者的点积结果。（个人觉得这块也可以理解成给other添加了维度，然后再去掉此维度，只不过维度是(3, )而不是规则(3)中的( ,4)了，但是可能就是因为内部机制不同，所以官方说的是点积而不是维度的升高和下降） （5）如果一个维度至少是1D，另外一个大于2D，则返回的是一个批矩阵乘法（ a batched matrix multiply）。 （a）若input是1D，other是大于2D的，则类似于规则(3)。 （b）若other是1D，input是大于2D的，则类似于规则(4)。 （c）若input和other都是3D的，则与torch.bmm()函数功能一样。 （d）如果input中某一维度满足可以广播（扩充），那么也是可以进行相乘操作的。例如 input（j,1,n,m）* other (k,m,p) = output(j,k,n,p)。 这个例子中，可以理解为x中dim=1这个维度可以扩充（广播），y中可以添加一个维度，然后在进行批乘操作。

目前，在我国最方便、最常用的早期筛查方法是采用ELISA酶免诊断技术。ELISA酶免检测方法是检测人体血清中的特异性IgM、IgG抗体，由于IgM为早期感染指标，对胎儿影响巨大，所以IgM的检测备受关注，胎盘中特异性IgM的检测是诊断胎儿宫内感染的可靠依据。ELISA试剂因其稳定、灵敏度高、特异性强、成本低等优点而在普通实验室中广泛采用，但一般用来做定性，不能定量。目前定量检测采用化学发光法，通过方法学评价，表明化学发光法CLIA测定的灵敏度高，批内和批间变异小， 且具有良好的抗干扰能力，可去除标本中可能存在的病毒IgG抗体以及类风湿因子等的干扰，适用于常规临床工作。看懂TORCH血清学检测报告单TORCH感染后，患者特异性抗体IgM、IgG可迅速升高，IgM出现早，可持续6-12周，而IgG出现晚，但可维持终生。因此，我们常把IgG阳性看作是既往感染，而IgM阳性则做为初次感染的诊断指标。1、IgG阳性IgM阴性曾经感染过这种病毒，或接种过疫苗，并且已产生免疫力，胎宝宝感染的可能性很小。2、IgG阴性IgM阴性表明孕妇为易感人群。妊娠期最好重复IgG检查，观察是否阳转。3、IgG阳性IgM阳性表明孕妇可能为原发性感染或再感染。可借IgG亲和试验加以鉴别。4、IgG阴性IgM阳性近期感染过，或为急性感染；也可能是其它干扰因素造成的IgM假阳性。需2周后复查，如IgG阳转，为急性感染，否则判断为假阳性。

项目名叫Pytorch，模块名叫torch，这个问题没有为什么，开发者就是这么定义的。就跟OpenCV一样项目名叫OpenCV，模块名叫cv2。项目名叫Pillow，模块名叫PIL。

torch比numpy慢。numpy是python中处理数据的模块，可以处理各种的矩阵(matrix)。Torch自称为神经网络中的numpy。它会将torch产生的tensor放在GPU中加速运算，就像numpy会把array放在CPU中加速运算。

火炬火花塞是火炬品牌火花塞，为国产品牌，隶属株洲翔火炬火花塞有限公司火炬火花塞在国内畅销的同时，在国际市场上也取得了巨大的成就。作为美国通用和福特的供应商，2004年成功与国际行业巨头签订合作协议。普通火花塞的质量基本不比世界主流品牌差，同时国内价格喜人，质量得到广大车主的认可。贵金属火花塞虽然略有差距，但也有质量保证，性价比高。火花塞是汽油机点火系统的重要组成部分。它可以将高压电引入燃烧室，使其跳过电极间隙产生火花，从而点燃气缸内的可燃混合气。主要由连接螺母、绝缘体、连接螺钉、中心电极、侧电极和外壳组成，侧电极焊接在外壳上。商用火花塞的热值在5到13之间。数值越大，火花塞越冷，也就是所谓的冷型。高压缩比发动机需要使用冷型火花塞。数值越小，火花塞越热，即热型。低压缩比发动机应使用热型火花塞。百万购车补贴

这个就是优生优育五项检查，包括巨细胞病毒，风疹病毒，和弓形虫病毒等，另两个不记得了。因为一旦检测出任何一项阳性，都可能对宝宝产生比较大的影响。针对养宠物的就是弓形虫那一项，如果检测阴性，表明你没有因养宠物感染上弓形虫。所以怀孕的人什么不检查都可以， 这个一定要检查一下。全部阴性就可以放心了。即使阳性医生也有方法治疗，但是一定要检查，出现问题可以及时采取措施。

torch火花塞是火炬品牌。关于torch火炬火花塞的更多资料如下：1、torch火花塞为国产品牌隶属于株洲湘火炬火花塞有限责任公司品牌历史久、声誉好。主要生产铂金、铱金火花塞产品种类多、质量好而且耐损耗适用于不同汽车品牌。2、torch火炬火花塞在国内市场销量很高作为目前中国最大的火花塞品牌品质一流性价比很高。火炬火花塞给国内多个汽车、摩托车企业提供配套产品是国内最大的火花塞企业。同时torch火炬火花塞产品已出口美国、新加坡等国家在国际市场上也取得了很大的成就更是上了全球十大火花塞品牌榜。

没有关系。CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，TORCH为多义词：指可导致先天性宫内感染及围产期感染而引起围产儿畸形的病原体，它是一组病原微生物的英文名称缩写，所以两者是没有任何关系的，是一个非常重要的知识。

torch火花塞是火炬品牌火花塞。1、为中国品牌，归属于株洲湘火炬火花塞责任有限公司；2、公司成立于1961年，主要是生产加工铂金、铱金火花塞，产品品种多、质量好，而且耐损耗，适用于不同汽车品牌。火炬火花塞在mainlandChina销量很高，在国外市场也取得了很大的成绩。作为美国通用和福特的供应商，2004年成功与国际制造业领军企业签订合作协议。普通火花塞的质量基本不比世界主流品牌差，同时国内价格喜人，产品质量得到了很多车主的肯定。贵金属火花塞虽然略有差距，但也有质量保证，性价比高。火花塞是汽油机点火装置的关键部件，它能将高压电引入燃烧室，使其绕过电极间隙形成火花，进而点燃缸内可燃气体混合物。它主要由连接螺母、绝缘体、连接螺钉、中心电极、侧电极和外壳组成，侧电极焊接在外壳上。市面上火花塞的发热量从5到13不等。标准值越大，火花塞越冷，称为冷型。高压缩比汽车发动机需要使用冷型火花塞。标准值越小，火花塞越热，即热型，用于低压缩比汽车发动机。百万购车补贴

torch的意思：手电筒。手电筒：（英文：Flashlight 或 Torch），简称电筒，是一种手持式电子照明工具。一个典型的手电筒有一个经由电池供电的灯泡和聚焦反射镜，并有供手持用的手把式外壳。虽然是相当简单的设计，它一直迟至19世纪末期才被发明，因为它必须结合电池与电灯泡的发明。在早期因为电池的蓄电力不足，因此在英文中它被称为Flashlight，意即短暂的灯。现代文明的确应感谢美国发明家托马斯·爱迪生，是他制成了第一盏具有商业价值的白灯，为人类带来了光明。然而，康拉德·休伯特也应受到同样的尊敬，100年前从俄国移民到美国的他发明了手电筒。休伯特下班回家，一位朋友自豪的向他展示了一个闪光的花盆。原来，他在花盆里装了一节电池和一个小灯泡。电门一开，灯泡照亮了花朵，显得光彩夺目。休伯特看得入了迷，这件事给他以启示。他有时在夜晚黑暗中走路，高一脚低一脚很不方便，就在不久前他还不得不提着笨重的油灯到漆黑的地下室找东西。他想，如果能用电灯随身照明，不是实用方便吗？于是，休伯特把电池和灯泡放在一个管子里，结果第一个移动照明手电筒问世了。

只要你老婆的病没传染性就可以了

torch火花塞是火把品牌火花塞，为国内品牌，归属于株洲市湘火炬火花塞有限责任公司企业，公司成立于1961年，品牌历史时间久、信誉好。关键生产制造珀金、铱金火花塞，产品品种多、性价比高，并且耐耗损，适用不一样车辆品牌。torch火炬火花塞在中国销售市场销售量很高，做为当前中国最大的火花塞品牌，质量一流，性价比高很高。火炬火花塞给中国好几个车辆、摩托公司供应配套设施商品，是我国最高的火花塞公司。与此同时，torch火炬火花塞商品已出口美国、马来西亚等国家，在世界市场上也得到了非常大的造就，也是上全世界十大火花塞品牌榜。torch火炬火花塞做为通用电气与福特汽车公司的经销商，2004年与国际性领域大佬取得成功签署了调产合作合同。在一般火花塞的质量上基本上不低于全球流行品牌，并且价位也非常性价比高，品质获得众多车友的认同。但是，贵重金属火花塞稍有差别，但也是有质量保证，高性价比。百万购车补贴

torch检查主要用于优生优育的检查，主要是用来检查患者是否患有风疹病毒、弓形虫以及巨细胞病毒的感染等。是对女性的宫腔内发生感染时做的相关检查，还可以有效的检查患者是否携带梅毒病毒、疱疹病毒等。主要用于女性怀孕前或者处于怀孕期的时候，做的体内生殖系统疾病感染的常规检查。检查介绍：1、IgM阴性、IgG阳性，通常提示对感染有抵抗力，可以安心备孕。2、IgM阳性、IgG阴性，则提示近期可能发生感染，需回顾病史、明确病原体，两周左右再复查一次。若确实存在感染，两周后复查可发现IgM转为阴性、IgG转为阳性。医生可根据抗体的动态结果，来判断受检者的感染情况或免疫状态。3、IgM、IgG均为阳性的情况非常少见，医生通常需要进一步检查，如进行CMV病毒（巨细胞病毒）等病原学检查，以明确病原体及感染情况。以上内容参考：百度百科-torch检查

1、torch，名词，手电筒；火炬、火把。 2、例句：The hallway was dark and I use a torch to illuminate it.楼道很黑，所以我用手电筒照亮它。 3、常见的短语有：the Olympic torch奥运火炬；torch song伤感的恋歌、火炬之歌。

torch[英][tu0254:tu0283][美][tu0254rtu0283]n.火把，火炬; 手电筒; vt.& vi.放火烧，纵火烧（建筑物或汽车）; 例句:1.Protests there erupted right after the torch left wembley stadium. 火炬离开温布利大球场后，抗议活动就爆发了。2.Then he ignited the torch. 随后，他点燃了喷灯。

歌曲名:torch歌手:Odd专辑:qualiaodd - torch作词：ryo作曲：ryo·tetsu·masahiroGive me your slap to wake me up.Sticking to just a fancy imagination.Should I torch his body.If I take off my clothit comes no matter rich or poor young or old.It"s just people.Someday it"ll fall off.Do you think so fool that you say to me now coward?Let me Identify myself.What am I being?If you are just a small life let you blow up.Don"t ever think you are such an idiot.That you can"t do anything.You already have a life.http://music.baidu.com/song/18127403

https://pypi.org/project/torchvision/ torch torchvision python master / nightly master / nightly >=3.6 1.5.0 0.6.0 >=3.5 1.4.0 0.5.0 ==2.7, >=3.5, <=3.8 1.3.1 0.4.2 ==2.7, >=3.5, <=3.7 1.3.0 0.4.1 ==2.7, >=3.5, <=3.7 1.2.0 0.4.0 ==2.7, >=3.5, <=3.7 1.1.0 0.3.0 ==2.7, >=3.5, <=3.7 <=1.0.1 0.2.2 ==2.7, >=3.5, <=3.7

大学二年级。Torch是一种基于Lua编程语言的科学计算框架，主要用于机器学习、深度学习等领域。在大学中，Torch通常作为高级课程或研究生课程的一部分，用于深入学习机器学习和深度学习的相关原理和应用。

torchKK: []DJ: []n.[C]1. 火炬,火把2. 【英】手电筒3. 【美】(焊接用的)喷灯,吹管4. (文化,知识等的)光,光芒[the S]5. 【美】【俚】纵火者可以删除，不会影响系统运行

1、在终端运行以下3句命令，会将Torch安装在主目录下，如图所示： 2、刷新环境变量配置 3、添加环境变量 i: 进入编辑状态，在最后加入下面语句： esc: 退出编辑状态，:wq: 保存修改并退出 4、最后在命令行中输入th命令测试安装是否成功

火炬牌轮胎首次打入美国市场桂林南方橡胶国际有限公司桂林轮胎厂生产的火炬牌17．5－20、20．5－25、23．5－25等六种工程机械轮胎

torch检查array即风疹病毒TORCH是指一组病原体：T即刚地弓形虫，O即others，比如乙型肝炎病毒、HIV病毒、梅毒螺旋体等；R即风疹病毒，C即巨细胞病毒，H即单纯疱疹病毒。