日记（第十四周）

20201217

关于torch.set_num_threads
torch.set_num_threads用来设置Pytorch的CPU多线程并行计算所占用的线程数，用来限制pytorch占用的CPU的量。

关于argparse
argparse是Python自带的命令行参数解析包，用来管理参数，具体可以参照这篇文章，这里只给出例子：

import argparse

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Demo of argparse")
    parser.add_argument('-n','--name', default=' Li ')
    parser.add_argument('-y','--year', default='20')
    args = parser.parse_args()
    print(args)
    name = args.name
    year = args.year
    print('Hello {}  {}'.format(name,year))

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的代码中，我们先导入了argparse这个包，然后包中的ArgumentParser类生成一个parser对象（好多博客中把这个叫做参数解析器），其中的description描述这个参数解析器是干什么的，当我们在命令行显示帮助信息的时候会看到description描述的信息。
接着我们通过对象的add_argument函数来增加参数。这里我们增加了两个参数name和year，其中'-n','--name'表示同一个参数，default参数表示我们在运行命令时若没有提供参数，程序会将此值当做参数值。执行结果如上图所示。
最后采用对象的parse_args获取解析的参数，由上图可以看到，Namespace中有两个属性（也叫成员）这里要注意个问题，当'-'和'--'同时出现的时候，系统默认后者为参数名，前者不是，但是在命令行输入的时候没有这个区分接下来就是打印参数信息了。

关于load_state_dict
有关保存和加载模型的操作，具体参照这篇文章

如何读paper

推荐的论文阅读网站
寻找论文的方法：知网、google scholar、arXiv、顶会期刊等等 sci-hub（网上有专门的软件，很好用）

整理论文的软件：endnote, Mendeley（免费）, Zotero, Citavi等等

论文第一次泛读要读懂的问题：
1、要解决什么问题
2、采用了什么方法
3、达到什么效果

论文的结构：
Abstruct----Introduction----Related Work----Our Work----Experiments----Discussion
Abstruct：论文介绍，阐述工作内容，创新点，效果
Introduction：研究背景意义，发展历程，提出问题
Related Work：相关算法介绍，分析缺点
Our Work：论文主要方法，实现细节
Experiments：实现步骤和结果分析
Discussion：论文结论和未来可研究方向

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