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torch五项解读Torch是一个深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。
下面我将从多个角度解读Torch的五个重要方面。
1. 功能和特点：Torch是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的功能和特点。
首先，Torch提供了强大的张量操作，类似于NumPy库，可以高效地进行矩阵计算。
其次，Torch支持自动求导，可以方便地计算梯度并进行反向传播。
此外，Torch还提供了各种预训练的模型和损失函数，使得构建和训练神经网络变得更加简单。
2. 架构和模块：Torch的架构是基于动态计算图的，这意味着我们可以根据需要动态地定义计算图，而不需要预先定义静态图。
这种灵活性使得Torch非常适合研究和实验。
Torch的模块化设计使得用户可以方便地构建复杂的神经网络模型，通过组合不同的模块来实现各种功能。
3. 社区和生态系统：Torch拥有一个活跃的社区和庞大的生态系统。
社区成员贡献了许多有用的扩展和工具，使得Torch更加强大和易用。
例如，Torch有很多用于图像处理和计算机视觉的扩展库，如Torchvision。
此外，Torch还与其他流行的机器学习库（如NumPy、SciPy和Scikit-learn）具有良好的集成能力。
4. 平台和部署：Torch可以在多个平台上运行，包括CPU和GPU。
它提供了与各种硬件和操作系统的兼容性，使得用户可以灵活选择适合自己需求的平台。
此外，Torch还支持分布式训练和模型部署，可以在多台机器上进行并行训练，并将训练好的模型部署到不同的环境中。
5. 教育和学习资源：Torch拥有丰富的教育和学习资源，帮助用户快速入门和深入理解深度学习。
官方文档提供了详细的教程和示例代码，覆盖了从基本操作到高级技术的各个方面。
此外，Torch还有许多优秀的教学视频和在线课程，可以帮助用户系统地学习和掌握Torch的使用。
总之，Torch是一个功能强大、灵活性高、社区活跃的深度学习框架。
最新超简单解读torchvisiontorchvisionhttps:///docs/stable/torchvision/index.html#module-torchvisionThe torchvision package consists of popular datasets(数据集), model architectures（模型结构）, and common image transformations（通⽤图像转换） for computer vision.torchvision.get_image_backend():Gets the name of the package used to load imagestorchvision.set_image_backend(backend): Specifies the package used to load images.torchvision.set_video_backend(backend): Specifies the package used to decode videos.(⽬前共24个数据集)：;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;.(⽬前只⽀持video):Videotorchvision.io.read_video(filename, start_pts=0, end_pts=None, pts_unit='pts')Reads a video from a file, returning both the video frames as well as the audio frames.(⽬前只⽀持, , 和三类模型)：：The models subpackage contains definitions for the following model architectures for image classification:v3v2v2You can construct a model with random weights by calling its constructor:import torchvision.models as modelsresnet18 = models.resnet18()alexnet = models.alexnet()vgg16 = models.vgg16()squeezenet = models.squeezenet1_0()densenet = models.densenet161()inception = models.inception_v3()googlenet = models.googlenet()shufflenet = models.shufflenet_v2_x1_0()mobilenet = models.mobilenet_v2()resnext50_32x4d = models.resnext50_32x4d()wide_resnet50_2 = models.wide_resnet50_2()mnasnet = models.mnasnet1_0()pre-trained models, using the PyTorch . These can be constructed by passing pretrained=True:import torchvision.models as modelsresnet18 = models.resnet18(pretrained=True)alexnet = models.alexnet(pretrained=True)squeezenet = models.squeezenet1_0(pretrained=True)vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)densenet = models.densenet161(pretrained=True)inception = models.inception_v3(pretrained=True)googlenet = models.googlenet(pretrained=True)shufflenet = models.shufflenet_v2_x1_0(pretrained=True)mobilenet = models.mobilenet_v2(pretrained=True)resnext50_32x4d = models.resnext50_32x4d(pretrained=True)wide_resnet50_2 = models.wide_resnet50_2(pretrained=True)mnasnet = models.mnasnet1_0(pretrained=True)Instancing a pre-trained model will download its weights to a cache directory. This directory can be set usingthe TORCH_MODEL_ZOO environment variable. See for details.Some models use modules which have different training and evaluation behavior, such as batch normalization. To switch between these modes, use model.train() or model.eval() as appropriate. See or for details.All pre-trained models expect input images normalized in the same way, i.e. mini-batches of 3-channel RGB images of shape (3 x H x W), where H and W are expected to be at least 224. The images have to be loaded in to a range of [0, 1] and then normalizedusing mean = [0.485, 0.456, 0.406] and std = [0.229, 0.224, 0.225]. You can use the following transform to normalize:normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225])：The models subpackage contains definitions for the following model architectures for semantic segmentation:As with image classification models, all pre-trained models expect input images normalized in the same way. The images have to be loaded in to a range of [0,1] and then normalized using mean=[0.485,0.456,0.406] and std=[0.229,0.224,0.225]. They have been trained on images resized such that their minimum size is 520.The pre-trained models have been trained on a subset of COCO train2017, on the 20 categories that are present in the Pascal VOC dataset. You can see more information on how the subset has been selected in references/segmentation/coco_utils.py. The classes that the pre-trained model outputs are the following, in order:['__background__', 'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus','car', 'cat', 'chair', 'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse', 'motorbike','person', 'pottedplant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor']：The models subpackage contains definitions for the following model architectures for detection:The pre-trained models for detection, instance segmentation and keypoint detection are initialized with the classification models in torchvision.The models expect a list of Tensor[C, H, W], in the range 0-1. The models internally resize the images so that they have a minimum size of 800. This option can be changed by passing the option min_size to the constructor of the models.For object detection and instance segmentation, the pre-trained models return the predictions of the following classes:COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES = ['__background__', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus','train', 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'N/A', 'stop sign','parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow','elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'N/A', 'backpack', 'umbrella', 'N/A', 'N/A','handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball','kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard', 'surfboard', 'tennis racket','bottle', 'N/A', 'wine glass', 'cup', 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl','banana', 'apple', 'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza','donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed', 'N/A', 'dining table','N/A', 'N/A', 'toilet', 'N/A', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote', 'keyboard', 'cell phone','microwave', 'oven', 'toaster', 'sink', 'refrigerator', 'N/A', 'book','clock', 'vase', 'scissors', 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush']For person keypoint detection, the pre-trained model return the keypoints in the following order:COCO_PERSON_KEYPOINT_NAMES = ['nose','left_eye','right_eye','left_ear','right_ear','left_shoulder','right_shoulder','left_elbow','right_elbow','left_wrist','right_wrist','left_hip','right_hip','left_knee','right_knee','left_ankle','right_ankle']：We provide models for action recognition pre-trained on Kinetics-400. They have all been trained with the scripts providedin references/video_classification.All pre-trained models expect input images normalized in the same way, i.e. mini-batches of 3-channel RGB videos of shape (3 x T x H x W), where H and W are expected to be 112, and T is a number of video frames in a clip. The images have to be loaded in to a range of [0, 1] and then normalized using mean = [0.43216, 0.394666, 0.37645] and std = [0.22803, 0.22145, 0.216989].NOTEThe normalization parameters are different from the image classification ones, and correspond to the mean and std from Kinetics-400. NOTEFor now, normalization code can be found in references/video_classification/transforms.py, see the Normalizefunction there. Note that it differs from standard normalization for images because it assumes the video is 4d.Kinetics 1-crop accuracies for clip length 16 (16x112x112)Network Clip acc@1Clip acc@5ResNet 3D 1852.7575.45ResNet MC 1853.9076.29ResNet (2+1)D57.5078.81（操作符）：torchvision.ops implements operators that are specific for Computer Vision.⽀持：torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_threshold)：Performs non-maximum suppression (NMS) on the boxes according to their intersection-over-union (IoU).torchvision.ops.roi_align(input, boxes, output_size, spatial_scale=1.0, sampling_ratio=-1): Performs Region of Interest (RoI) Align operator described in Mask R-CNNtorchvision.ops.roi_pool(input, boxes, output_size, spatial_scale=1.0): Performs Region of Interest (RoI) Pool operator described in Fast R-CNN （转换操作）torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0), Make a grid of images.torchvision.utils.save_image(tensor, fp, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0, format=None), Save a given Tensor into an image file.。
torch和显卡算力对应的版本随着深度学习的广泛应用，GPU在深度学习中扮演着重要的角色。
而PyTorch（简称torch）作为深度学习领域中的一种流行框架，也需要使用显卡进行深度学习计算。
不同的torch版本对应着不同的显卡算力，根据不同的需求选择合适的版本是非常重要的。
首先需要明确的是，torch要求的CUDA（Compute Unified Device Architecture）版本需要和显卡算力相匹配。
CUDA是NVIDIA公司推出的一种通用并行计算架构，其主要用途是进行GPU计算。
在深度学习领域中，CUDA被广泛使用来加速神经网络的训练和推断。
而显卡算力则是显卡的性能指标之一，它决定了显卡在深度学习计算中的表现。
针对不同的显卡算力，torch对应的CUDA版本如下：- CUDA 9.2对应的显卡算力范围是从1.0到7.5，支持的torch版本是1.0到1.2。
- CUDA 10.0对应的显卡算力范围是从3.0到7.5，支持的torch版本是1.0到1.3。
- CUDA 10.1对应的显卡算力范围是从3.0到7.5，支持的torch版本是1.0到1.4。
- CUDA 10.2对应的显卡算力范围是从3.0到7.5，支持的torch版本是1.5及以上。
对于使用较老的显卡（算力低于3.0）的用户，建议使用CUDA 9.2和torch 1.1及以下的版本。
而对于算力较高的用户，可以选择使用CUDA 10.x和torch 1.4及以上的版本，以获得更好的性能。
需要注意的是，虽然CUDA版本和torch版本是相互配合的，但不应盲目追求最新的版本。
随着版本的更新，新的功能和优化可能会带来新的问题，而老版本的稳定性和兼容性已经经过了验证。
因此，在选择版本时，应综合考虑自己的需求、显卡算力和已验证的性能。
总的来说，正确匹配CUDA版本和torch版本是深度学习计算中的重要问题之一。
合适的版本选择可以提升计算效率和稳定性，更好地发挥显卡的性能。
torch检查项目标准值
"Torch检查"通常是指新生儿的新生儿筛查，这是一种用于检测新生儿遗传代谢病和其他疾病的筛查程序。
Torch是一个缩写，代表了一组病原体，包括弓形虫（Toxoplasma）、风疹病毒（Rubella）、巨细胞病毒（Cytomegalovirus）和单纯疱疹病毒（Herpes simplex virus）。
各个病原体的检查项目和标准值可能会有所不同，具体的标准值和检查项目通常由当地的卫生部门、医疗机构或专业医生根据最新的医学研究和国际标准确定。
这些标准值通常与特定的实验室检测方法和仪器相关。
以下是一些可能包含在Torch检查中的检测项目：
1.Toxoplasma（弓形虫）：
•弓形虫抗体IgM和IgG水平。
2.Rubella（风疹病毒）：
•风疹病毒抗体水平，包括IgM和IgG。
3.Cytomegalovirus（巨细胞病毒）：
•巨细胞病毒抗体水平，包括IgM和IgG。
4.Herpes simplex virus（单纯疱疹病毒）：
•单纯疱疹病毒抗体水平，包括IgM和IgG。
在Torch检查中，通常会对这些病原体的抗体水平进行检测，以评估新生儿是否暴露于这些病原体，或者是否有感染。
具体的标准值和解释可能因地区、实验室和使用的检测方法而异。
如果您对Torch检查的具体项目和标准值感兴趣，建议咨询专业医生
或当地卫生部门，以获取最准确的信息。
最新TORCH实验室规范化检测与临床应用专家共识TORCH指一组病原体,包含弓形虫、风疹病毒、巨细胞病毒、单纯疱疹病毒等，孕妇感染此类病原体后可通过胎盘或产道感染胎儿或者新生儿，可能导致流产、早产、畸胎、死胎、宫内发育迟缓、新生儿多器官损害等不良预后。
对于多数孕期ToRCH感染，目前尚缺乏有效的治疗手段，加强孕前、产前TORCH感染监测至关重要。
TORCH实验室检测在其中发挥着重要作用，但TORCH检测流程的规范化、检验结果的正确解读尚需形成共识性意见。
本文基于TORCH检测方法特点，针对不同病原体的感染特点、感染类型，从实验室角度对TORCH规范化检测与临床应用给出了共识性意见。
TORCH一词最早于1971年由埃默里大学免疫学家AndreNahmia提出，包含一组可导致先天性宫内感染的病原体，其中To代表弓形虫(Toxoplasmagondii,Toxo),R代表风疹病毒(Rubellavirus,RV),C代表巨细胞病毒(Cytomegalovirus,CMV),H代表单纯疱疹病毒(Herpessimplexvirus,HSV)[1]o随后发现EB病毒(Epstein-Barrvirus,EBV)、人类免疫缺陷病毒(humanimmunodeficiencyvirus z HIV)x人细小病毒B19等其他病原体也可导致宫内感染和新生儿不良预后「TORCH”中的“0(OtherS)”也因此被用于代表其他相关病原体[2]。
在TORCH中，最受临床关注的是巨细胞病毒、弓形虫、风疹病毒、单纯疱疹病毒、人细小病毒B19,因为这几种病原体感染率相对较高，无特异性临床表现或临床症状轻微,容易忽视，但孕妇感染后病原体可通过胎盘或产道感染胎儿或者新生儿，可能导致流产、早产、畸胎、死胎、宫内发育迟缓、新生儿多器官损害等不良预后［2］。
对于多数孕期TORCH感染，目前尚缺乏有效的治疗手段，因此加强孕前、产前TORCH感染监测至关重要，有助于避免相关不良妊娠结局的发生。
torch教程Torch是一个强大的深度学习库，它提供了丰富的功能来进行神经网络的训练和推断。
本教程将带您逐步学习如何使用Torch来构建和训练神经网络。
首先，我们需要导入Torch库。
在Python中，使用`import torch`语句即可导入Torch。
接下来，我们将介绍Torch中最基本的概念之一：张量（Tensor）。
张量是Torch中用来存储和操作数据的主要数据结构。
类似于NumPy中的数组，张量可以是任意维度的多维数组。
创建一个张量非常简单，只需使用`torch.tensor()`函数并传入要创建的数据即可。
例如，我们可以创建一个二维张量：```pythontensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])```要访问张量中的元素，可以使用索引。
索引从0开始，类似于Python中的列表或NumPy中的数组。
例如，要访问张量中的第一个元素，可以使用以下代码：```pythonelement = tensor[0, 0]```Torch还提供了一组丰富的数学函数，可以对张量进行操作。
这些函数包括加法、减法、乘法、除法等。
例如，要计算两个张量的和，可以使用以下代码：```pythonresult = torch.add(tensor1, tensor2)```除了基本的数学函数，Torch还提供了一些特殊的函数，如ReLU（修正线性单元）函数、Sigmoid函数和Softmax函数等。
这些函数在神经网络中经常使用。
除了张量和数学函数之外，Torch还提供了一些用于构建神经网络的模块和函数。
例如，可以使用`torch.nn`模块来定义神经网络的层，如全连接层和卷积层。
而使用`torch.optim`模块可以定义优化器，如随机梯度下降（SGD）和Adam优化器。
在构建神经网络时，您还需要定义损失函数。
Torch提供了一系列常用的损失函数，如均方误差损失和交叉熵损失。
最新:TORCH感染筛查、诊断与干预原则和工作流程专家共识要点摘要：近年来，国内外均发表了与TORCH感染相关的临床实践指南，但仍有内容需要加以补充和明确。
国内部分专家就TORCH 感染筛查、诊断及干预的临床路径进行了专题研讨，达成共识如下：（1）不是所有的TORCH病原体都需要孕前或孕期筛查；对围孕期妇女不需要进行单纯疱疹病毒抗体分型检测，若无临床症状，不需要等待其IgM抗体转阴再妊娠。
（2）检测TORCH-IgM、IgG抗体时应采用定量技术，保存检测过的剩余血清样本对可能的后续诊断有不可替代的参考价值。
（3）不能依据血清学筛查阳性结果而做出终止妊娠的决定。
（4）重视对巨细胞病毒再次感染的孕期监测。
（5）慎重使用介入性产前诊断技术，在确认孕期TORCH感染的5~7周并可见胎儿影像学异常后，孕18周后采取羊水标本进行病原体DNA或RNA的检测，可以结合脐血样本的IgM抗体检测进行产前诊断；超声及MRI检查有助于评估宫内感染的胎儿预后。
（6）注意孕妇和胎儿的弓形虫感染治疗方法不同。
（7）胎儿非免疫性水肿或不明原因胎死宫内的孕妇需要检测微小病毒B19抗体状态，对确诊贫血的存活胎儿有微小病毒B19宫内感染时，可给予宫内输血治疗。
关键词：妊娠：巨细胞病毒；单纯疱疹病毒；风疹病毒；弓形虫在围产学界通常将弓形虫（TOX）、风疹病毒（RV）、巨细胞病毒（CMV）、单纯疱疹病毒（HSV）以及其他病原体（如微小病毒B19）合并简称为TORCH。
其宫内感染与不良妊娠结局和出生缺陷的相关性早有报道[1-2]。
最近巴西爆发的寨卡病毒（Zika virus）宫内感染导致新生儿小头畸形再次引起了全球对宫内感染问题的关注[3]。
对TORCH感染的诊断需要明确孕妇是否感染、何时感染、胎儿是否感染、胎儿是否受到损害、是否能继续妊娠等问题。
近几年，国内外相继更新了TORCH感染筛查与诊断相关的临床指南[4-5]，但在检测、诊断和干预等问题上尚有内容需要补充，需要确定较规范的工作原则和流程。
torch 新旧傅里叶变换
torch的新旧傅里叶变换之间的主要区别在于处理复值数据的方式。
在旧版本的torch中，傅里叶变换（fft）不能直接处理复值数据。
如果输入的数据是复数，旧版本的fft会将其拆分为两个通道：一个通道存储实部，另一个通道存储虚部。
这样做的目的是为了能够处理复数数据，但同时也增加了数据的维度和复杂性。
而在新版本的torch中，傅里叶变换（fft）可以处理复值数据。
新版本的fft采用了更先进的算法和技术，可以直接处理复数输入，而不需要将其拆分为实部和虚部。
这使得新版本的fft更加高效和方便，可以更直接地处理复数数据。
此外，新版本的fft还可能包含更多的功能和改进。
例如，新版本的fft可能具有更好的数值稳定性、更高的计算速度、更低的内存占用等优点。
这些改进使得新版本的fft 在处理大规模数据时更加可靠和高效。
需要注意的是，新旧版本的fft在处理具体问题时可能会有所不同。
因此，在使用新版本的fft时，需要根据具体的问题和数据来选择合适的版本和处理方式。
