NLP-D38-nlp比赛D7-pytorch踩坑&&继续刷题

—0440呜呜全新的一天开始啦！！！今天任务更多，也会过得更加充实，成长速度也会更快！
刚刚在kaggle找了找相关比赛，发现没有，于是只好自己改啦！！！

.view作用

用来改变张量形状
https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/104251419

torch.size(0)，torch.size(1)中0和1的意思

第0维、第1维有几个数据。

torch.cat

map函数作用

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射
https://www.runoob.com/python/python-func-map.html

volatile=False

volatile=True意味着不用反向求导，=false，则需要反向求导。
https://blog.csdn.net/qq_27292549/article/details/78768317

gpu转换不报错，但不成功

重新赋值后解决

这篇pytorch坑集不错。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/91485607

pytorch的nn.CrossEntropyLoss()函数使用方法

y直接写明正确的index即可；
ignore_index忽略某一类别。

“nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index” not implemented for ‘Double’

我怀疑是得用float16
问题在于CE损失函数会自动把y的标签转换成one-hot，所以y的标签应该为int。

通过搜索问题：

https://blog.csdn.net/Arthur_Holmes/article/details/105716965

--------0837呜呜呜修了一早上，train终于run起来了。去做个核酸

—0950基本上跑通了。

test时可以用batch吗

呜呜，想念李沐大大了，翻翻书，至少是可以的。

下面研究下：test时不同的batch_size会不会影响准确率
鹅鹅鹅，然后发现了个愚蠢的事情
我也忘写model.eval()了。。。

又一个。。。xswl

max使用方法——在test时使用

可以返回值和索引。0是按列看

https://zhuanlan.zhihu.com/p/89465622

softmax和log_softmax的区别

log_softmax就是在softmax外加了一层log

改来改去，数据类型又改回去了。

这里相当于是一一对应了，而不是标签的index，所以要求为float了

如何统计tensor中true的数量

双向GRU

batch_first，输入时batch在第一个维度。

还是看李沐大大的书叭，应该是直接连接了，维度*2

注意：初始的hidden_state长度要*2

—1852呜呜呜，睡醒以后，好像把BiGRU也改完了？？？

—2106跑了6km感觉不累了，膝盖微疼。。。

----2133困困
但是还想刷个算法，我魔怔了。。。

786

还不错，虽然没那么顺，但是都是自己想出来的。

n,k = map(int,input().split())
a = list(map(int,input().split()))

def quick_sort(q,l,r,k):
    if l>=r:
        return q[l]
    x = q[l+r>>1]
    i,j = l-1,r+1
    while ix:
            j-=1
        if i=k:
        return quick_sort(q,l,j,k)
    else:
        return quick_sort(q,j+1,r,k-res)

print(quick_sort(a,0,n-1,k))
    ```