答疑篇｜思考题答案集锦

本文涵盖了深度学习和PyTorch中的多个重要概念和技术点，适合对这些领域感兴趣的读者阅读学习。文章主要介绍了与深度学习和PyTorch相关的问题和答案，涉及了游戏评分的计算、数组操作、PyTorch函数的区别、数据集定义、Torchvision中transforms模块的作用、实例化VGG 16网络、损失函数、反向传播、batch size的选择、构建卷积神经网络等内容。此外，还介绍了如何使用Visdom同时绘制Loss和Accuracy数据，以及torch.distributed.init_process_group函数中的backend参数的选择。读者还可以了解到关于小猫分割问题、图像分割的评价指标、TF-IDF的缺点、词向量长度选择、情绪分类预测函数编写、Bert处理长文本的解决办法等相关问题的讨论和解答。同时，读者还可以通过查阅相关论文学习BERT系列的模型原理与特点。整体而言，本文内容涵盖了深度学习和PyTorch领域的多个重要知识点，对于技术人员和研究者具有一定的参考价值。