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1、PyTorch是一个“以Python优先的深度学习框架”。PyTorch的前身是Torch，但更加灵活，提供了Python接口。既能实现GPU加速，又支持动态神经网络。参考：百度百科。

2、开 音节 ：以元音字母结束的音节，分为绝对开音节和相对开音节。 （1） 绝对开音节：以发音的元音字母结束的音节。例如：we， hi， yo-yo （2） 相对开音节：元音字母+辅音字母+不发音的e字母（=1个）构成的音节。

3、重读音节任何双音节或多音节单词的音标中，有重读音节和非重读音节 ，哪一个音节重读，该音节的左上方或该音节的元音上方标有重读符号“”。

4、派生法 所谓派生法，就是在词根前加前缀或在其后加后缀构成新词。加前缀，一般不改变词性，而只是引起意义上的变化。

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1、这是因为PyTorch框架在不同的计算设备上进行计算时，会保持相同的计算精度和算法。因此，如果在本地计算机上使用PyTorch框架进行计算，并且在服务器上使用相同的PyTorch框架进行计算，那么得到的loss值应是一致的。

2、BCELoss：Binary Cross Entropy Loss，二值交叉熵损失，适用于0/1二分类。计算公式 是 “ -ylog（y^hat） - （1-y）log（1-y^hat） ”，其中y为gt，y_hat为预测值。

3、Pytorch中CrossEntropyLoss（）函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。

4、说明是在第一阶段计算focalloss时，bp出现了nan。因为focal loss计算的时候采用了gather，选取了对应label类别的概率来计算loss。

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PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。

PyTorch本质上是Numpy的替代者，而且支持GPU、带有高级功能，可以用来搭建和训练深度神经网络。如果你熟悉Numpy，Python以及常见的深度学习概念（卷积层、循环层、SGD等），会非常容易上手PyTorch。

python是一种基本编译环境，就像java和jar一样。pycharm是一种集成开发环境，为了能够让你快速编写代码，便于调试。简单来说：Python是个解释器，pycharm是为Python编程语言专门打造的一款IDE（集成开发环境）。