forward中文官网，forward中文是什么意思

很多朋友对于forward中文官网和forward中文是什么意思不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

卡西欧baby-g100中文说明书

有中文说明书。因为卡西欧作为一家国际品牌，一定会考虑不同国家消费者的需求，所以他们会准备不同语言的说明书。如果你需要，可以在卡西欧官网上或者购买该产品的商家处获取到中文说明书。此外，如果你对手表有更深入的了解和探究，可以在网上找一些相关的博客或者论坛，了解其他用户的使用体验和技巧，这样可以更好地为你使用手表提供帮助。

waterproof手表怎么调时间

双显一般调节就是按mode按键，循环按，直至屏幕出现H-SET字样后，然后长按adjust按键，HSET会闪动变成时间，此刻按forward，就能顺时针调整指针了。或者上手表官网，输入型号和表底数字查询

上海复旦复华药业公司的官网是什么

简介：上海复旦复华药业有限公司以复旦大学为背景，是上海复旦复华科技股份有限公司的子公司，主要从事中成药、化学药、基因工程药物的研发、生产和销售，下设新药研发中心、红旗制药厂、质量管理中心等部门。公司于1993年起连续14年被认定为高新技术企业。座落于上海闵行区的全新GMP生产厂建有固体制剂（片剂、胶囊剂）、针剂（冻干粉针剂、小容量注射剂）、中药提取、包装、原料药等5个车间。“双益”商标于2005年被评为上海市着名商标。公司秉承“追求一流，敢为人先，励精图治，奉献社会”的宗旨，坚持以市场为导向，技术创新为推动力的发展战略，充分利用自身优势，发挥特长，多方联动，通过自主研发、联合研发与委托研发相结合，提高企业核心竞争力，建立并完善符合企业特点的市场开发、销售模式，做强做大复旦复华药业。电话：86-21-63872288传真：86-21-63869700法定代表人：蒋国兴成立日期：375984000注册资本：4480万元人民币所属地区：上海市统一社会信用代码：91310112132661556L经营状态：存续（在营、开业、在册）所属行业：制造业公司类型：其他有限责任公司英文名：ShanghaiFudanForwardPharmaceuticalCo.,Ltd.人员规模：100-500人企业地址：上海市闵行区曙光路1399号经营范围：冻干粉针剂、片剂(含抗肿瘤药)、硬胶囊剂、原料药、中药提取车间,从事医药专业领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让,批发(非实物方式):预包装食品(不含熟食卤味、冷冻冷藏)。【依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动】

福玛特自行车官网

是http://www.fuji-bikes.com/因为福玛特自行车是一家知名的自行车品牌，在其官网上可以查看到各种款式的自行车及其详细信息，进行线上购买和售后服务。除了，还可以在一些知名的电商平台上购买福玛特自行车，比如京东、淘宝等。同时，在购买福玛特自行车时要注意选择正规的销售渠道，以免买到假冒伪劣商品。

mysql的workbench怎么使用

以下是使用MySQLWorkbench的一些基本步骤：

下载和安装MySQLWorkbench。可以在MySQL官网上下载并安装MySQLWorkbench。

连接到MySQL服务器。启动MySQLWorkbench，单击“NewConnection”按钮，输入连接的主机名、端口、用户名和密码等信息，点击“TestConnection”测试连接是否成功，然后点击“OK”保存连接信息。

创建或打开一个数据库模型。在MySQLWorkbench的“Navigator”窗格中，选择“Database”节点，在弹出的菜单中选择“CreateDatabaseModel”或“OpenExistingDatabaseModel”选项。

设计数据库模型。在“Modeling”窗格中，使用“Schema”,“Table”,“Column”等工具设计数据库模型。可以设置表和列的名称、数据类型、主键、外键等属性。

创建数据库。在设计好数据库模型后，单击“Database”菜单，选择“ForwardEngineer…”选项，MySQLWorkbench将自动生成SQL语句，用于创建数据库和表。

PyTorch的使用经验都有哪些

PyTorch的构建者表明，PyTorch的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行计算图。目前，PyTorch也已经借助这种即时运行的概念成为最受欢迎的框架之一，开发者能快速构建模型与验证想法，并通过神经网络交换格式ONNX在多个框架之间快速迁移。本文从基本概念开始介绍了PyTorch的使用方法、训练经验与技巧，并展示了可能出现的问题与解决方案。

项目地址：https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch

PyTorch是一种灵活的深度学习框架，它允许通过动态神经网络（例如利用动态控流——如if语句或while循环的网络）进行自动微分。它还支持GPU加速、分布式训练以及各类优化任务，同时还拥有许多更简洁的特性。以下是作者关于如何利用PyTorch的一些说明，里面虽然没有包含该库的所有细节或最优方法，但可能会对大家有所帮助。

神经网络是计算图的一个子类。计算图接收输入数据，数据被路由到对数据执行处理的节点，并可能被这些节点转换。在深度学习中，神经网络中的神经元（节点）通常利用参数或可微函数转换数据，这样可以优化参数以通过梯度下降将损失最小化。更广泛地说，函数是随机的，图结构可以是动态的。所以说，虽然神经网络可能非常适合数据流式编程，但PyTorch的API却更关注命令式编程——一种编程更常考虑的形式。这令读取代码和推断复杂程序变得简单，而无需损耗不必要的性能；PyTorch速度很快，且拥有大量优化，作为终端用户你毫无后顾之忧。

本文其余部分写的是关于grokkingPyTorch的内容，都是基于MINIST官网实例，应该要在学习完官网初学者教程后再查看。为便于阅读，代码以块状形式呈现，并带有注释，因此不会像纯模块化代码一样被分割成不同的函数或文件。

Pytorch基础

PyTorch使用一种称之为imperative/eager的范式，即每一行代码都要求构建一个图，以定义完整计算图的一个部分。即使完整的计算图还没有构建好，我们也可以独立地执行这些作为组件的小计算图，这种动态计算图被称为「define-by-run」方法。

PyTorch张量

正如PyTorch文档所说，如果我们熟悉NumPy的多维数组，那么Torch张量的很多操作我们能轻易地掌握。PyTorch提供了CPU张量和GPU张量，并且极大地加速了计算的速度。

从张量的构建与运行就能体会，相比TensorFLow，在PyTorch中声明张量、初始化张量要简洁地多。例如，使用torch.Tensor(5,3)语句就能随机初始化一个5×3的二维张量，因为PyTorch是一种动态图，所以它声明和真实赋值是同时进行的。

在PyTorch中，torch.Tensor是一种多维矩阵，其中每个元素都是单一的数据类型，且该构造函数默认为torch.FloatTensor。以下是具体的张量类型：

除了直接定义维度，一般我们还可以从Python列表或NumPy数组中创建张量。而且根据使用Python列表和元组等数据结构的习惯，我们可以使用相似的索引方式进行取值或赋值。PyTorch同样支持广播（Broadcasting）操作，一般它会隐式地把一个数组的异常维度调整到与另一个算子相匹配的维度，以实现维度兼容。

自动微分模块

TensorFlow、Caffe和CNTK等大多数框架都使用静态计算图，开发者必须建立或定义一个神经网络，并重复使用相同的结构来执行模型训练。改变网络的模式就意味着我们必须从头开始设计并定义相关的模块。

但PyTorch使用的技术为自动微分（automaticdifferentiation）。在这种机制下，系统会有一个Recorder来记录我们执行的运算，然后再反向计算对应的梯度。这种技术在构建神经网络的过程中十分强大，因为我们可以通过计算前向传播过程中参数的微分来节省时间。

从概念上来说，Autograd会维护一个图并记录对变量执行的所有运算。这会产生一个有向无环图，其中叶结点为输入向量，根结点为输出向量。通过从根结点到叶结点追踪图的路径，我们可以轻易地使用链式法则自动计算梯度。

在内部，Autograd将这个图表征为Function对象的图，并且可以应用apply()计算评估图的结果。在计算前向传播中，当Autograd在执行请求的计算时，它还会同时构建一个表征梯度计算的图，且每个Variable的.grad_fn属性就是这个图的输入单元。在前向传播完成后，我们可以在后向传播中根据这个动态图来计算梯度。

PyTorch还有很多基础的模块，例如控制学习过程的最优化器、搭建深度模型的神经网络模块和数据加载与处理等。这一节展示的张量与自动微分模块是PyTorch最为核心的概念之一，读者可查阅PyTorch文档了解更详细的内容。

下面作者以MNIST为例从数据加载到模型测试具体讨论了PyTorch的使用、思考技巧与陷阱。

PyTorch实用指南

导入

importargparseimporttorchfromtorchimportnn,optimfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transforms

除了用于计算机视觉问题的torchvision模块外，这些都是标准化导入。

设置

parser=argparse.ArgumentParser(description='PyTorchMNISTExample')parser.add_argument('--batch-size',type=int,default=64,metavar='N',help='inputbatchsizefortraining(default:64)')parser.add_argument('--epochs',type=int,default=10,metavar='N',help='numberofepochstotrain(default:10)')parser.add_argument('--lr',type=float,default=0.01,metavar='LR',help='learningrate(default:0.01)')parser.add_argument('--momentum',type=float,default=0.5,metavar='M',help='SGDmomentum(default:0.5)')parser.add_argument('--no-cuda',action='store_true',default=False,help='disablesCUDAtraining')parser.add_argument('--seed',type=int,default=1,metavar='S',help='randomseed(default:1)')parser.add_argument('--save-interval',type=int,default=10,metavar='N',help='howmanybatchestowaitbeforecheckpointing')parser.add_argument('--resume',action='store_true',default=False,help='resumetrainingfromcheckpoint')args=parser.parse_args()use_cuda=torch.cuda.is_available()andnotargs.no_cudadevice=torch.device('cuda'ifuse_cudaelse'cpu')torch.manual_seed(args.seed)ifuse_cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)

argparse是在Python中处理命令行参数的一种标准方式。

编写与设备无关的代码（可用时受益于GPU加速，不可用时会倒退回CPU）时，选择并保存适当的torch.device,不失为一种好方法，它可用于确定存储张量的位置。关于与设备无关代码的更多内容请参阅官网文件。PyTorch的方法是使用户能控制设备，这对简单示例来说有些麻烦，但是可以更容易地找出张量所在的位置——这对于a）调试很有用，并且b）可有效地使用手动化设备。

对于可重复实验，有必要为使用随机数生成的任何数据设置随机种子（如果也使用随机数，则包括随机或numpy）。要注意，cuDNN用的是非确定算法，可以通过语句torch.backends.cudnn.enabled=False将其禁用。

数据

train_data=datasets.MNIST('data',train=True,download=True,transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))]))test_data=datasets.MNIST('data',train=False,transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))]))train_loader=DataLoader(train_data,batch_size=args.batch_size,shuffle=True,num_workers=4,pin_memory=True)test_loader=DataLoader(test_data,batch_size=args.batch_size,num_workers=4,pin_memory=True)

torchvision.transforms对于单张图像有非常多便利的转换工具，例如裁剪和归一化等。

DataLoader包含非常多的参数，除了batch_size和shuffle，num_workers和pin_memory对于高效加载数据同样非常重要。例如配置num_workers>0将使用子进程异步加载数据，而不是使用一个主进程块加载数据。参数pin_memory使用固定RAM以加速RAM到GPU的转换，且在仅使用CPU时不会做任何运算。

模型

classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,10,kernel_size=5)self.conv2=nn.Conv2d(10,20,kernel_size=5)self.conv2_drop=nn.Dropout2d()self.fc1=nn.Linear(320,50)self.fc2=nn.Linear(50,10)defforward(self,x):x=F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x),2))x=F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)),2))x=x.view(-1,320)x=F.relu(self.fc1(x))x=self.fc2(x)returnF.log_softmax(x,dim=1)model=Net().to(device)optimiser=optim.SGD(model.parameters(),lr=args.lr,momentum=args.momentum)ifargs.resume:model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))optimiser.load_state_dict(torch.load('optimiser.pth'))

神经网络初始化一般包括变量、包含可训练参数的层级、可能独立的可训练参数和不可训练的缓存器。随后前向传播将这些初始化参数与F中的函数结合，其中该函数为不包含参数的纯函数。有些开发者喜欢使用完全函数化的网络（如保持所有参数独立，使用F.conv2d而不是nn.Conv2d），或者完全由layers函数构成的网络（如使用nn.ReLU而不是F.relu）。

在将device设置为GPU时，.to(device)是一种将设备参数（和缓存器）发送到GPU的便捷方式，且在将device设置为CPU时不会做任何处理。在将网络参数传递给优化器之前，把它们传递给适当的设备非常重要，不然的话优化器不能正确地追踪参数。

神经网络（nn.Module）和优化器（optim.Optimizer）都能保存和加载它们的内部状态，而.load_state_dict(state_dict)是完成这一操作的推荐方法，我们可以从以前保存的状态字典中加载两者的状态并恢复训练。此外，保存整个对象可能会出错。

这里没讨论的一些注意事项即前向传播可以使用控制流，例如一个成员变量或数据本身能决定if语句的执行。此外，在前向传播的过程中打印张量也是可行的，这令debug更加简单。最后，前向传播可以使用多个参数。以下使用间断的代码块展示这一点：

defforward(self,x,hx,drop=False):

hx2=self.rnn(x,hx)

print(hx.mean().item(),hx.var().item())

ifhx.max.item()>10orself.can_dropanddrop:

returnhx

else:

returnhx2

训练

model.train()train_losses=[]fori,(data,target)inenumerate(train_loader):data,target=data.to(device),target.to(device)optimiser.zero_grad()output=model(data)loss=F.nll_loss(output,target)loss.backward()train_losses.append(loss.item())optimiser.step()ifi%10==0:print(i,loss.item())torch.save(model.state_dict(),'model.pth')torch.save(optimiser.state_dict(),'optimiser.pth')torch.save(train_losses,'train_losses.pth')

网络模块默认设置为训练模式，这影响了某些模块的工作方式，最明显的是dropout和批归一化。最好用.train()对其进行手动设置，这样可以把训练标记向下传播到所有子模块。

在使用loss.backward()收集一系列新的梯度以及用optimiser.step()做反向传播之前，有必要手动地将由optimiser.zero_grad()优化的参数梯度归零。默认情况下，PyTorch会累加梯度，在单次迭代中没有足够资源来计算所有需要的梯度时，这种做法非常便利。

PyTorch使用一种基于tape的自动化梯度（autograd）系统，它收集按顺序在张量上执行的运算，然后反向重放它们来执行反向模式微分。这正是为什么PyTorch如此灵活并允许执行任意计算图的原因。如果没有张量需要做梯度更新（当你需要为该过程构建一个张量时，你必须设置requires_grad=True），则不需要保存任何图。然而，网络倾向于包含需要梯度更新的参数，因此任何网络输出过程中执行的计算都将保存在图中。因此如果想保存在该过程中得到的数据，你将需要手动禁止梯度更新，或者，更常见的做法是将其保存为一个Python数（通过一个Python标量上的.item()）或者NumPy数组。更多关于autograd的细节详见官网文件。

截取计算图的一种方式是使用.detach()，当通过沿时间的截断反向传播训练RNN时，数据流传递到一个隐藏状态可能会应用这个函数。当对损失函数求微分（其中一个成分是另一个网络的输出）时，也会很方便。但另一个网络不应该用「loss-examples」的模式进行优化，包括在GAN训练中从生成器的输出训练判别器，或使用价值函数作为基线（例如A2C）训练actor-critic算法的策略。另一种在GAN训练（从判别器训练生成器）中能高效阻止梯度计算的方法是在整个网络参数上建立循环，并设置param.requires_grad=False，这在微调中也很常用。

除了在控制台/日志文件里记录结果以外，检查模型参数（以及优化器状态）也是很重要的。你还可以使用torch.save()来保存一般的Python对象，但其它标准选择还包括内建的pickle。

测试

model.train()train_losses=[]fori,(data,target)inenumerate(train_loader):data,target=data.to(device),target.to(device)optimiser.zero_grad()output=model(data)loss=F.nll_loss(output,target)loss.backward()train_losses.append(loss.item())optimiser.step()ifi%10==0:print(i,loss.item())torch.save(model.state_dict(),'model.pth')torch.save(optimiser.state_dict(),'optimiser.pth')torch.save(train_losses,'train_losses.pth')

为了早点响应.train()，应利用.eval()将网络明确地设置为评估模式。

正如前文所述，计算图通常会在使用网络时生成。通过withtorch.no_grad()使用no_grad上下文管理器，可以防止这种情况发生。

其它

内存有问题？可以查看官网文件获取帮助。

CUDA出错？它们很难调试，而且通常是一个逻辑问题，会在CPU上产生更易理解的错误信息。如果你计划使用GPU，那最好能够在CPU和GPU之间轻松切换。更普遍的开发技巧是设置代码，以便在启动合适的项目（例如准备一个较小/合成的数据集、运行一个train+testepoch等）之前快速运行所有逻辑来检查它。如果这是一个CUDA错误，或者你没法切换到CPU，设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1将使CUDA内核同步启动，从而提供更详细的错误信息。

torch.multiprocessing，甚至只是一次运行多个PyTorch脚本的注意事项。因为PyTorch使用多线程BLAS库来加速CPU上的线性代数计算，所以它通常需要使用多个内核。如果你想一次运行多个任务，在具有多进程或多个脚本的情况下，通过将环境变量OMP_NUM_THREADS设置为1或另一个较小的数字来手动减少线程，这样做减少了CPUthrashing的可能性。官网文件还有一些其它注意事项，尤其是关于多进程。

forward中文官网的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于forward中文是什么意思、forward中文官网的信息别忘了在本站进行查找哦。