一、APEX

英伟达开发的，压缩数据的框架

（一）安装bug

直接安装
https://blog.csdn.net/weixin_47658790/article/details/115055505

（二）运行bug

然后运行又出现了bug-----------------------
IndexError: tuple index out of range ----- Python

https://github.com/NVIDIA/apex/pull/1282
上面的好像不太管用，改utils.py源码
# if cached_x.grad_fn.next_functions[1][0].variable is not x:
if cached_x.grad_fn.next_functions[0][0].variable is not x:

二、RAGA代码

（一）OOM

报错
Tried to allocate 364.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.71 GiB already allocated; 0 bytes free; 3.16 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

看一下报错的含义
https://blog.csdn.net/weixin_57234928/article/details/123556441
如此看来，2.71G的内存+一些缓存，导致没有空间（0 free），然后开始清理缓存，最后留下来了总共3.16G的内容。之前还有364没load，感觉还有希望

改batch实在改不动了
只好把隐藏层dim改一下，从100改成10
可以跑动了，但是在每次打分时，又爆了，emm所以试一下
with torch.no_grad()

每次都是test的时候爆内存，后来发现，test是train的2倍了，改小一点

test改成100个试一下

成功！

（二）torch基础

探索了一下[]的使用
a[0]代表tensor a第1维的第0个；
a[1]代表tensor a第1维的第1个;
a[0][2]代表tensor a第1维的第0个的第2维的第2个；

想不明白为什么1维tensor
[]ha
还是一维的，后来突然想到，如果[]中也是tensor会怎样？

emm做实验不成功，先不看了我哭

三、RAGA pre

我真的觉得我这页GCN的ppt做的好好啊

四、DP pre

（一）defaultdict

这个东西好神奇呀。
直接可以用字典表示二维数组的形式

芜湖

第一次可以熬夜~
快12点啦~睡啦睡啦