DeepLearning

一行就是一个 batch 以前我是没有写过 dataloader 然后看了一下别人的，就只会输出一维的，一行一行地读 csv 这样的话我的输出就是 [batch_size, features_size

以前一直以为 ndarray 的 (n,) 与 (n,1) 在运算上没有差别 其实如果你的运算一直是一维向量的运算的话，确实没有区别 但是如果你的运算涉及到了多维的矩阵，区别就在于 (n,) 不会被视

我一开始的网络结构是 训练的时候输出的结果感觉没有收敛的 然后我看了别人写的，感觉跟我的也差不读 https://towardsdatascience.com/how-to-make-a-pytorc

一开始别人的位置编码模块是这样的 问题在于这里 x = x + self.pe[: x.size(0)].requires_grad_(False) 没有自适应 x 的维度，这样就只适用于 x 的维度

其实网络架构很简单，就是线性层进去，特征长度变 d_model，送进 transformer 模块，出来经过线性层，特征长度再变回来

在网上搜到别人用 Transformer 来预测的代码 https://blog.csdn.net/u013177138/article/details/124695450 他给了代码仓库： http

常见 NLP 模型的 Pytorch 实现： https://github.com/graykode/nlp-tutorial https://github.com/DSKSD/DeepNLP-mod

《A Deep Learning Framework For Character Motion Synthesis and Editing》网站： https://theorangeduck.com/

去做著名的例子泰坦尼克号 https://www.kaggle.com/competitions/titanic/overview 1.官方教程 官方的教程是使用 sklearn 的决策树 2.csv

再进一步，使用 pytorch 的模块来定义 模型继承 `torch.nn.Module` 损失函数是一个标量，直接用 `.backward()` `optimizer` 自动取到本模型及其子类

## 1.RuntimeError: Couldn't install gfpgan. 运行 webui.bat 时的报错如下： ```bash Installing gfpgan Traceback

部署教程：如何在本地运行稳定的扩散以生成图像 我是纯菜鸡，所以这些都是一些基础的问题hhh 1.准备时遇到的问题 1.1 看 python 版本 一开始我用的是 然后终端提示我说我没有 python，