摘要：
看了一些文章，实在是跟婆娘的裹脚，又臭又长，解释的倒是正确，但是那么长很容易吓退看文章的人，况且写的也不那么清晰，ABC来回都混淆了。 ssh总共有3种转发模式，分别是 -D: 动态端口转发，这玩意用来做socks proxy，此处不写。 -L：访问本地端口 == 远程端口 -R：访问远程端口 == 阅读全文
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发送指定按键到tmux的特定会话： tmux send-keys [-t <session-name>] <key> key的取值参考tmux man手册： When specifying keys, most represent themselves (for example 'A' to 'Z' 阅读全文
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huggingface模型下载 transformers的预训练模型下载到本地特定位置，默认是在~/.cache/huggingface/transformers model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', cache_dir="...") 想知道 阅读全文
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交叉熵损失，会自动给输出的logits做softmax，然后和真是标签计算交叉熵，然后再取相反数 https://zhuanlan.zhihu.com/p/383044774 CrossEntropyLoss(y_hat, y_truth) = -sum(y_truth_one_hot * log( 阅读全文
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pytorch如何保存与加载训练模型 - 简书 Pytorch冻结部分层的参数 - 简书 剪枝 （论文 + 代码）_看不见我呀的博客-CSDN博客_剪枝代码 Pytorch 剪枝操作实现 - 虾野百鹤 - 博客园 pytorch官方的剪枝教程（推荐，简单明了，比看别人的博客好的多） Pruning 阅读全文
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Q&A： Q：BERT输如和输出是什么？ A：输入是句子，每个句子由n个单词组成，也就是输入的形状是[batch_size, sentence_len]。这里每个单词用一个整数来表示，输入后对每个单词进行embbding，之后的维度是[batch_size, sentence_len, emb_di 阅读全文
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推荐一篇文章：通俗理解word2vec - 简书 认真读完上文后会理解word2vec 本文做点重点解释： word2vec的输入是一个单词上下文中的 \(C\) 个单词one-hot编码，你语料库有几个单词这个one-hot向量就是几维的。假定语料库有 \(V\) 个单词，每个单词的ont-hot 阅读全文
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由于老是忘记transformer的细节，今天整个笔记记一下，免得又忘了 一个batch 有batch_size句话，一句话有n个单词，不够就pad到n，超出就截断 嵌入层嵌入后，输出维度是[batchsize, n, d_model] 也就是每个单词的嵌入是一个(1, d_model)的向量 进入 阅读全文
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网上的实在是解释的各种混乱错误，写一份新的，内容基于ps --help Usage: ps [options] Basic options: -A, -e all processes -a all with tty, except session leaders a all with tty, in 阅读全文
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wps打开多个文件后，本来是同一个窗口多个标签页，但是在任务栏点WPS图标并不能默认打开最小化时打开 的标签页，而是预览很多标签页，必须选择一个。 解决方案： 将以下内容保存为xxx.reg，导入到注册表 Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_CURR 阅读全文