—0534醒来以为已经太晚了，只看了5点多一点。sx消息，真的太细了。写总结和计划，开始学习。~明天是6月1日！上半年最后一个月，我们应该把它放在上半年flag站好！！！【胖胖在窗边看风景，好可爱啊！
基础框架的深度学习
总的来说，tf,pytorch,caffe,kears第一层框架包装了一些基本的网络结构，避免了写底层计算代码的麻烦。
如果你是初学者，掌握了Python的numpy、matplotlib考虑学习一个深度学习框架等基础模块，我建议你从Keras在数学实现细节上，可以快速构建、训练和评估模型，而无需花费太多时间。 假如你已经掌握了Keras，并且希望真正了解你的模型在做什么，或者你是一名科研人员，想借助工具实现你idea建议您选择易用灵活的研究PyTorch。 如果你想掌握需求最大的框架，想从事深度学习，或者从事工业场景应用和研发，建议你选择TensorFlow。 个人不推荐Caffe，尽管在极盛时期，Caffe它占据了计算机视觉研究领域的一半。但当深入学习的新时代到来时，Caffe表现出明显的力不从心，许多问题逐渐出现。假如你是Caffe建议重度用户关注Caffe2.0。 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61576496
Allennlp–高级框架
是在pytorch上针对nlp进一步包装框架，简化数据预处理、数据集读取、词嵌入（Glove，ELMo，BERT常用的可以直接使用，需要word，char粒度可以)，log各组件中的打印、参数修改等操作。 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/55113908 
四种高级框架参考：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-08-13-3
回家真好！可以随便吃菜，功放课程hhh！！！写一个日常计划，做今天的核酸！！！《人类自然语言处理》05已经第三次听了，感觉轻松多了。CTChhh~哦哦哦！！我还保存了宝可梦slides！！！
—芜湖，0753，完成核酸，发现这两天有智源大会，感觉要赶紧安装录屏软件。
这个captura好zz哇~我写的是硬盘，找不到就疯狂报错。hh，我插上硬盘，就可以用了hhh，趁机会改个路径，或者直接load进硬盘也ok，反正已经修好了hh
—0809终于一切都好了，写个日计划，早上开始学习！！！lecture了！！！
tf.app.flags.DEFINE_string使用
功能：接收命令行参数： 使用：DEFINE_xxx函数带有三个参数，即变量名、默认值和用法描述，如：
tf.app.flags.DEFINE_string('ckpt_path', 'model/model.ckpt-100000', '''Checkpoint directory to restore''') 定义一个是 “ckpt_path” 的变量，是 ckpt_path = ‘model/model.ckpt-100000’，表明这是保存节点信息的路径。 参考：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79658725
tf.app.run()
可以看出，源码中的过程是先加载的flags然后执行参数项main函数。使用参数。tf.app.flags.FLAGS定义的。 参考：https://blog.csdn.net/TwT520Ly/article/details/79759448
if == “”:
作用：防止import使用不应该运行的代码module的__name__变量对import或者区分，然后分配不同的分配work。
允许或阻止模块导入时运行部分
1.首先，每个模块都有一个__name__变量。变量设置为运行模块__main__;该变量为该模块的名称，用作导入模块。
2、两种情况 区分模块作为主模块和导入。 3、实际使用 4、骚操作hhh----import的module有很多函数，不想全部导入 哦哦，原来是这个哦~事实上，它以前一直在使用，但我不明白要义。这只导入一个函数。 参考：https://chinese.freecodecamp.org/news/if-name-main-python-example/ 这篇文章写得很清楚！
tf.assign
这是变量的再分配值，只有在run()后才生效。
另外，tf.global_variables_initializer()这个函数应该是之前定义的Variable都赋值。 参考：https://blog.csdn.net/Invokar/article/details/89041501
feed_dict
用来在sess.run()中传参数。 参考：https://blog.csdn.net/qq_36666115/article/details/80017305
蜜汁验证–bug
tf.get_variable()和tf.Variable()的区别
1、get_variable()不需要明确指定初始化方法的指定值 2、get_variable()方便共享变量——检查是否存在相同的变量name的变量；tf.Variable每次都会新建一个变量。 3、get_variable()，需要配合reuse和tf.variable_scope使用它。如果已经创建了变量对象，则返回该对象而不创建。 加上reuse以后，可以共享参数
本文的例子相当清楚， 参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/106324882
tf.nn.embedding_lookup（tensor, id)
选择张量，索引对应的元素
参考：https://blog.csdn.net/UESTC_C2_403/article/details/72779417
tf中strides维度为4
其实就是把batch和channel还设置了。 这里，h和w还是1
参考：https://blog.csdn.net/sinat_32547403/article/details/77122737
—1456记录了讲座的屏幕，但我觉得讲座的信息量太大了，我的基础薄弱，听不进去，我想看比赛hhh，听你最想听的讲座。明天的知识地图和陈丹qi小姐姐
HAN
首先提取词级注意力，然后应用句级注意力。 具体见下图 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44776747
本参考文介绍了具体的公式 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53342715
重复使用的目的
就是把原来Line这个dict换为list。 ----1936年跑步，吃完饭~今天给家人做了西红柿菜花，现在继续看代码！
tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn
output应该是每个cell隐藏状态；和state应该是最后的隐藏状态。 输入一般为[batch_szie, max_time, depth]
embedded_chars为输入的tensor，[batch_szie, max_time, depth]。batch_size为模型当中batch文本中使用的尺寸，max_time句子的长度(一般以最长的句子为准，短句需要做padding），depth输入句子词向量的维度。 ———————————————— 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41424519/article/details82112904
不懂为什么算softmax需要减去最大值
--------2123看完HAN了，感觉看得太细了。现在再来看看DMN
DMN
这个模型直接搜居然搜不到，还得搜大名——Dynamic Memory Network
–2223呜呜呜没太看懂，但是好困，先睡。明天再看。可以看看视频资料