pytorch 实战学习(二)：RNN_rnn noise torch

1，Pycharm 的设置–参数设置（运行.py文件带参数，例如argument）
2，argparse.ArgumentParser()用法解析
3, torch.nn.utils(nn/utils/)
4, python数据可视化库：seaborn
5,
1.查看自己的虚拟环境
conda info --envs

			2.查看虚拟环境中安装了哪些python包
			pip list
			pip freeze
			
			3.使用虚拟环境
			workon flask
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6，报错：A newer version of conda exists
解决

	conda install conda=4.8.3
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7,coda版本对应表
8,LSTM

9, try语句
10, try: except: continue 语句，避免程序崩溃，很好用！
11,从预训练好的词向量文件到 nn.Embedding.from_pretrained(weight)

 有两种方式
 gensim
 torchtext
 龙老师视频中提到第三种：
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12，with语句（b站）
13，with torch.no_grad() 详解
14, open文件的相对路径和绝对路径

16，pytorch中的model.eval() 和model.train()以及with torch.no_grad 还有torch.set_grad_enabled总结
17, Python Map()方法的用法

18, python .join()方法

19,安装这个模块的时候：albumentations

 	 出现安装成功，但是无法导入，重启，新建，刷新各种无意义操作之后可以了！！！
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20，iter(可迭代对象)
将一个可迭代对象转变为一个迭代器
next(迭代器) 返回迭代器的下一个项目。
21, enumerate与iter，tqdm

 他这里讲的好像有点问题
 dataloader本质上是一个可迭代对象，使用iter()访问，不能使用next()访问；
 使用iter(dataloader)返回的是一个迭代器，然后可以使用next访问；
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22，交叉熵损失函数
23,

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
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24, python中f.read()与f.readline区别
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