刚开始在Anaconda搞环境的时候没注意到这三者之间的对应关系，点进去CUDAToolkit的安装官网：CUDAToolkit12.1Downloads|NVIDIADeveloperResourcesCUDADocumentation/ReleaseNotesMacOSToolsTrainingSampleCodeForumsArchiveofPreviousCUDAReleasesFAQOpenSourcePackagesSubmitaBugTarballandZipArchiveDeliverableshttps://developer.nvidia.com/cuda-download

代码来源https://github.com/nok-halfspace/Transformer-Time-Series-Forecasting文章信息：https://medium.com/mlearning-ai/transformer-implementation-for-time-series-forecasting-a9db2db5c820数据结构该项目中的数据结构如下图所示：有不同的sensor_id,然后这些sensor在不同的时间段有不同的humidity. 数据导入和初步处理首先是对数据进行初步处理，以下为DataLoader的代码：classSensorDataset(Da

Bert+LSTM+CRF命名实体识别从0开始解析源代码。理解原代码的逻辑，具体了解为什么使用预训练的bert，bert有什么作用，网络的搭建是怎么样的，训练过程是怎么训练的，输出是什么调试运行源代码NER目标NER是namedentityrecognized的简写，对人名、地名、机构名、日期时间、专有名词等进行识别。结果输出标注方法采用细粒度标注，就是对于每一个词都给一个标签，其中连续的词可能是一个标签，与原始数据集的结构不同，需要对数据进行处理，转化成对应的细粒度标注形式。数据集形式修改形式：{ "text":"浙商银行企业信贷部叶老桂博士则从另一个角度对五道门槛进行了解读。叶老桂认为，对

1.pytorch官网查看cuda版本对应的torch和torchvisionde 版本(ncvv-V，nvidia-sim查看cuda对应的版本)2.离线下载对应版本，网址https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html我下载的：cu113/torch-1.12.0%2Bcu113-cp37-cp37m-win_amd64.whlcu113/torchvision-0.13.0%2Bcu113-cp37-cp37m-win_amd64.whlcu是cuda,即GPU版本；1.12是torch版本/0.13是torchvision版本；cp3

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