在python或者Colab运行咱们程序时候可能报错RuntimeError:viewsizeisnotcompatiblewithinputtensor’ssizeandstride(atleastonedimensionspansacrosstwocontiguoussubspaces).Use.reshape(…)instead.这里浅浅记录一下~~~（每次改完过一段时间又忘记了，我觉得有必要给它记个笔记，以供自己后面复习）报错代码如图：根据报错的上方找到代码具体出错位置出现这个原因主要就是因为view()需要Tensor中的元素地址是连续的，因为可能出现Tensor不连续的情况，所以修
在python或者Colab运行咱们程序时候可能报错RuntimeError:viewsizeisnotcompatiblewithinputtensor’ssizeandstride(atleastonedimensionspansacrosstwocontiguoussubspaces).Use.reshape(…)instead.这里浅浅记录一下~~~（每次改完过一段时间又忘记了，我觉得有必要给它记个笔记，以供自己后面复习）报错代码如图：根据报错的上方找到代码具体出错位置出现这个原因主要就是因为view()需要Tensor中的元素地址是连续的，因为可能出现Tensor不连续的情况，所以修
宿主机为Ubuntu20.04+gtx1060，Nvidiadriver版本为510.85.02。安装环境为：tensorrt8.4安装完成后，一当调用cuda环境就会报错：Error804:forwardcompatibilitywasattemptedonnonsupportedHW。检查问题原因在Linux宿主机上使用docker（版本>=19.3）之前，请确保安装了nvidia-container-runtime和nvidia-container-toolkit：sudoapt-getinstallnvidia-container-runtimenvidia-container-too
宿主机为Ubuntu20.04+gtx1060，Nvidiadriver版本为510.85.02。安装环境为：tensorrt8.4安装完成后，一当调用cuda环境就会报错：Error804:forwardcompatibilitywasattemptedonnonsupportedHW。检查问题原因在Linux宿主机上使用docker（版本>=19.3）之前，请确保安装了nvidia-container-runtime和nvidia-container-toolkit：sudoapt-getinstallnvidia-container-runtimenvidia-container-too
精华笔记：什么是二进制：逢2进1的计数规则。计算机中的变量/常量都是按照2进制来计算的2进制：规则：逢2进1数字：01基数：2权：1286432168421如何将2进制转换为10进制：正数：将二进制每个1位置的权相加十六进制：逢16进1的计数规则16进制：规则：逢16进1数字：0123456789abcdef基数：16权：4096256161用途：因为2进制书写太麻烦，所以常常用16进制来缩写2进制如何缩写：将2进制从低位开始，每4位2进制缩为1位16进制补码：--------------------------了解计算机处理有符号数(正负数)的一种编码方式以4位2进制为例讲解补码的编码规则：
精华笔记：什么是二进制：逢2进1的计数规则。计算机中的变量/常量都是按照2进制来计算的2进制：规则：逢2进1数字：01基数：2权：1286432168421如何将2进制转换为10进制：正数：将二进制每个1位置的权相加十六进制：逢16进1的计数规则16进制：规则：逢16进1数字：0123456789abcdef基数：16权：4096256161用途：因为2进制书写太麻烦，所以常常用16进制来缩写2进制如何缩写：将2进制从低位开始，每4位2进制缩为1位16进制补码：--------------------------了解计算机处理有符号数(正负数)的一种编码方式以4位2进制为例讲解补码的编码规则：
在进行flask安装后，运行程序的过程中出现了“ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘flask._compat’”的错误，在查询了多个网站后给出了不同的答案其报错原因是flask版本过高导致无法识别该语法。解决方法1：降低flask版本，1.1.2即可pip3installflask==1.1.2而该方法可能存在的问题是，会导致其他代码因为flask版本过低同样无法运行。可能会报诸如：ImportError:cannotimportname‘json‘from‘itsdangerous‘的错误这一般是flask版本过低导致的，因此需要重新安装高版本flaskpi
在进行flask安装后，运行程序的过程中出现了“ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘flask._compat’”的错误，在查询了多个网站后给出了不同的答案其报错原因是flask版本过高导致无法识别该语法。解决方法1：降低flask版本，1.1.2即可pip3installflask==1.1.2而该方法可能存在的问题是，会导致其他代码因为flask版本过低同样无法运行。可能会报诸如：ImportError:cannotimportname‘json‘from‘itsdangerous‘的错误这一般是flask版本过低导致的，因此需要重新安装高版本flaskpi
BCE（BinaryCrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结图像二分类问题—>多标签分类二分类是每个AI初学者接触的问题，例如猫狗分类、垃圾邮件分类…在二分类中，我们只有两种样本（正样本和负样本），一般正样本的标签y=1，负样本的标签y=0。比如下边这张图片，判断里边有没有人。那么这张图片的标签为y=1，这时我们就根据标签y=1来设计模型的输出就行了。因为二分类只有正样本和负样本，并且两者的概率之和为1，所以不需要预测一个向量，只需要输出一个概
BCE（BinaryCrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结图像二分类问题—>多标签分类二分类是每个AI初学者接触的问题，例如猫狗分类、垃圾邮件分类…在二分类中，我们只有两种样本（正样本和负样本），一般正样本的标签y=1，负样本的标签y=0。比如下边这张图片，判断里边有没有人。那么这张图片的标签为y=1，这时我们就根据标签y=1来设计模型的输出就行了。因为二分类只有正样本和负样本，并且两者的概率之和为1，所以不需要预测一个向量，只需要输出一个概
