AI杂七杂八系列（1）——工程篇

1. 远程服务器无法登录问题

2. 内存溢出解决方法

3. Padding

4. try...except...处理异常报错

5. view、expand、repeat、transpose、permute和squeeze、unsqueeze的区别

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1. 远程服务器无法登录问题

权限可能是root权限，修改权限

用户权限： sudo chown -R user1 /path/to/directory

群组权限： sudo chgrp -R group1 /path/to/directory

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2. 内存溢出解决方法

1）调小batch_size；

2）换一个显存更大/性能更好的GPU——e.g. V100 24G->A100 40G/ A100 80G ；

3）多卡并行 。

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3. Padding

（1）用于卷积网络中，对输入边缘进行填充；

（2）避免特征图边缘信息损失；

（3）控制输出特征图大小和形状。

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4. try...except...处理异常报错

try:pass
except exception as e:print(e)pass

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5. view、expand、repeat、transpose、permute和squeeze、unsqueeze的区别

(1) view

import torchx = torch.randn(2, 3)
print(x.view(3, 2)) ### (2, 3) --> (3, 2)

(2) expand

x = torch.tensor([[1], [2], [3]])
print(x.expand(3, 4)) ### (3, 1) --> (3, 4)
print(x.expand(-1, 4)) ### (3, 1) --> (3, 4)
print(x.expand(4, 4)) ### 报错！！！

(3) repeat

x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(x.repeat(3, 1)) ### （1, 3）--> (3, 3)

(4) transpose: 交换张量的两个指定维度

x = torch.randn(2, 3)
print(x.transpose(0, 1)) ### (2, 3) -->(3, 2)

(5) permute: 根据指定顺序重新排布张量的所有维度

x = torch.randn(2, 3, 4)
print(x.permute(2, 0, 1)) ### (2, 3, 4) --> (4, 2, 3)

(6) squeeze: 去除张量中大小为 1 的维度

x = torch.randn(1, 2, 3, 1)
print(x.squeeze()) ### (1, 2, 3, 1) --> (2, 3)

(7) unsqueeze: 增加一个大小为 1 的维度

x = torch.randn(2, 3)
print(x.unsqueeze(0)) ### (2, 3) --> (1, 2, 3)

### 总结

- **view**: 改变张量形状，但不改变存储；

- **expand**: 沿指定维度重复数据，但不复制内容，不改变存储；

- **repeat**: 实际复制数据以沿指定维度重复，改变存储；

- **transpose**: 交换两个指定维度；

- **permute**: 根据指定顺序重新排列所有维度；

- **squeeze**: 去除大小为 1 的维度；

- **unsqueeze**: 增加一个大小为 1 的维度。