5.1.2 PyTorch2.0中卷积函数实现详解 1、torch.nn.Conv2d in_channels=3: 输入的通道数，对应图像的3个颜色通道。 out_channels=10: 输出的通道数，即卷积后我们想要得到的特征图的数量。 kernel_size=3: 卷积核的大小，这里使用的是3x3的卷积核。 stride=2: 卷积核移动的步长，这里步长为2，意味着卷积核每次移动2个像

4.3.5 反馈神经网络原理的Python实现 遇到的疑问： 1、对神经网络前向计算中，关于系数矩阵W的讨论。 上一章讲到了层结构是【out,in】,所以我觉得在计算Y=WX+b的时候，W矩阵也应该是【out,in】的形状。但是该代码（或者正规代码实现流程）不是的，他是一个这样的结构： 所以，W矩阵还是【in,out】结构，a1=X1W11+X2W12+b1,为了计算a1，会以列优先循环

3.1.1 数据图像的获取与标签的说明 源码\第三章\one_hot.py import numpy as npimport torchx_train = np.load("../dataset/mnist/x_train.npy")y_train_label = np.load("../dataset/mnist/y_train_label.npy")print(y_train

环境搭建 参考的这篇帖子点我 2.3 基于pytorch2.0的图像去噪 疑问： 1、莫非是我输出图像错了，总感觉这一章使用的训练集，训练的图像没有噪点。。。 2、归一化处理测试样本，应该除以255吧？文心也说应该除以255，不知道源码里的512有什么含义。 x_train = np.reshape(x_train_batch, [-1, 1, 28, 28]) #修正数据输入维度：([

Step 1 、查看显卡驱动版本 Step2、下载CUDA 11.7 或者11.8（我自己用的这个）也行,稍后我会贴出来版本匹配对应表 CUDA Toolkit - Free Tools and Training | NVIDIA Developer Step3、下载CUDNN cuDNN 9.0.0 Downloads | NVIDIA Developer Step4、安装

利用HAI的ChatGLM2 6B做一个即时对话小游戏 ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理，所以用来做个小游戏非常的合适了。 我基本没有做什么语句优化，直接给了，并且能看到回复的情况，相当可以的呢。接下来我们