深度学习

Embedding Embedding 层的输入是一个二维整数张量， 形状为（samples，sequence_length），即（样本数，序列长度） 较短的序列应该用 0 填充，较长的序列应该被截断

1，基本配置 导入包和版本查询 　　 显卡设置 如果只需要一张显卡 　　 如果需要指定多张显卡，比如0，1号显卡。   也可以在命令行运行代码时设置显卡：   清除显存： 　　 也可以使用在命令行重置

pytorch使用同一设备上多个GPU同时训练模型，只需在原有代码中稍作修改即可。 改动1： 　　 改动2： 　　   使用多GPU训练，速度明显得到提升。               官方示例代码

nn.Conv2d nn.Conv2d是二维卷积方法，相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理，而nn.Conv2d一般用于二维图像。   channel 在深度学习的算法学习