python模块可以相对导入和绝对导入，但这两者是不能随意替换使用的。本文主要讨论工作目录下模块之间的导入规则。其中相对导入前面有一个'.'，表示从该脚本所在目录开始索引，而绝对导入前面没有'.'，表示从根目录开始索引。首先明确一点，python认为的根目录为当前运行的脚本所在的目录，而不是vscode打开的工作目录的根目录。则基于python运行时的根目录，python模块导入主要可以总结为一句话：需要通过根目录的导入路径，必须使用绝对导入。换句话说，如果相对导入的导入路径通过了根目录，就会出错。此外，需要注意的是，无法导入根目录的父目录及以上目录中的模块。  举例 　　以下举...

　　训练神经网络模型有时需要观察模型内部模块的输入输出，或是期望在不修改原始模块结构的情况下调整中间模块的输出，pytorch可以用hook回调函数来实现这一功能。主要使用四个hook注册函数：register_forward_hook、register_forward_pre_hook、register_full_backward_hook、register_full_backward_pre_hook。这四个函数可以被继承nn.Module的任意模块调用，传入hook函数并进行注册，从而在执行该模块的相应阶段调用hook函数实现所需功能。 register_forward_hook(sel...

　　Transformers是著名的深度学习预训练模型集成库，包含NLP模型最多，CV等其他领域也有，支持预训练模型的快速使用和魔改，并且模型可以快速在不同的深度学习框架间（Pytorch/Tensorflow/Jax）无缝转移。以下记录基于HuggingFace官网教程：https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/README_zh-hans.md 任务调用 　　直接使用两行代码实现各种任务，以下举例一个情感分析任务： fromtransformersimportpipeline 使用情绪分析流水线 classifier=pi...

　　Docker方便一键构建项目所需的运行环境：首先构建镜像（Image）。然后镜像实例化成为容器（Container），构成项目的运行环境。最后Vscode连接容器，方便我们在本地进行开发。下面以一个简单的例子介绍在win10中实现：Docker安装、构建镜像、创建容器、Vscode连接使用。 Docker安装 　　首先进入官网安装Docker软件。安装好打开可能会出现错误： 　　1、让更新WSL：直接在cmd中输入命令WSL--update更新即可。 　　2、AnunexpectederrorwasencounteredwhileexecutingaWSLcommand...看： 　　ht...

　　奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）可以被看做是方阵特征值分解的推广，适用于任意形状的矩阵。 　　对于矩阵$A\in\R^{m\timesn}$，不失一般性，假设$m\geqn$，奇异值分解期望实现： $A=U\SigmaV^T$ 　　其中$U,V$分别为$m,n$阶正交矩阵，其中向量称为左/右奇异向量，$\Sigma$为非负主对角线元素降序排列的$m\timesn$对角矩阵，称为奇异值矩阵。如下图所示： 　　如果$\Sigma$的秩为$r$，可以将矩阵的零略去，得到更紧凑的结果： 　　奇异值分解一定存在，可以通过构造相应的分解矩阵$U,\Sigm...