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torch五项解读

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torchvision

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

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。

torch教程

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。

torch 新旧傅里叶变换

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。

TORCH检测与优生优育

4、处理：在妊娠早期感染风疹（血清IgM 抗体阳性），导致胎儿畸形发育的可能性很大，孕妇应终止妊娠。如果在孕中晚期感染，应进行产前诊断，以排除胎儿感染后，方能继续妊娠，孕妇用药也需谨慎，主要是对症治疗，注意避免药物对胎儿的损害。
TORCH的感染
1 病原体及流行病学：单纯疱疹病毒（HSV）呈圆形，核心为双链线状DNA，外部为三层壳体结构。有两个血清型，即 HSV—Ⅰ型感染常为口腔粘膜、上身皮肤、淋巴结肿大，占 10%。主要引起上半身皮肤、粘膜或器官疱疹，但极少感染胎儿。HSV—Ⅱ型为生殖器疱疹，占90% 。主要引起生殖器（阴唇、阴蒂、宫颈等）、肛门及腰以下的皮肤疱疹，直接性传播占绝大多数。
TORCH的感染
弓形虫感染
2、对胎儿不良影响: 孕妇患弓形虫病对胎儿的影响程度与孕妇感染弓形虫的时期密切相关。胎儿受损严重者在妊娠早期居多，常发生流产。孕妇在妊娠前 3个月感染时约有15%胚胎受感染，第4～6个月约25%，第7～9个月约60%，孕早期感染对胚胎影响严重，可发生死胎，流产或先天性畸形，在妊娠中晚期感染90%为隐性感染，可影响胎儿发育或出生后先天性弓形虫病，弓形虫病除胎儿发育迟缓外，以中枢神经系统症状为主，包括弓形虫脑膜炎、脑积水、脑内钙化、小头畸形，此外尚有脉络膜视网膜炎、白内障、智力低下等。
概
述
我国每年约有26000个TORCH患儿出生，平均每小时就有3人，对优生优育与人口素质构成极大的威胁，因此它的感染诊治工作引起普遍关注。世界上许多发达国家已经将TORCH列为孕期常规检查项目，在优生优育方面发挥着重要作用。在国内，人们对优生优育的认识逐步提高， TORCH检测越来越受到重视。
TORCH的感染
单纯疱疹病毒感染

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CMV
2周-5月
6周后，可保护不产生严重后遗症 5周后
HSV-1
0-6周
HSV-2
0-6周
5周后
TOUCH感染的相关调查—
各地IgG阳性率数据（括号中为参检标本例数）
数据来源
宁波
TOXO
1.2
RV
73.3
(1463)
CMV
96.80
(1489)
HSV-1 HSV-2
93.20
(1526)
（浙江临床医学2008月第10卷第1期） (1531) 迪安医学检验中心
IgM
阳性者胎儿畸形发生率为10.34%
TORCH检测结果解释与处理
IgM阳性——抗病毒治疗
IgG阳性：
1 有症状——抗病毒治疗 2 无症状 2.1 弓形虫、风疹阳性: 随访 2.2 巨细胞、疱疹阳性: 进行DNA确诊。
IgM阴性就代表一定没有感染吗？
新生儿尤其是早产新生儿免疫功能尚未完善，
81.3
（528）
阜阳（新生儿）
安徽医药2007Feb，11（2）阜阳市人民医院儿科
50.91
（110）
58.18
（110）
44.55
（110）
为什么孕早期TORCH检测要特别重视？
对胎儿影响大：特别在妊娠前3月，胚胎组织分化活跃，是胚胎神经系统和其他器官发育的敏感阶段，易受环境因素的影响。感染对胎儿造成的损害，特别是脑发育和智力发育是不可逆。感染概率大：风疹病毒：妊娠最初1个月一3个月，胎儿被感染的危险占60％以上，第4个月降到 1．00％-5．00％。
TORCH感染诊断与临床
导言
TORCH是严重危害生殖健康的一组传染性疾
病病原体的简称。妊娠6个月内宫内感染TORCH，病毒可通过胎盘感染胎儿，是导致流产、胎儿发育迟缓、胎儿畸形的重要原因。
目录
导言 1 TORCH的含义 2 TORCH感染孕妇及新生儿的影响 3 TOUCH感染的相关调查 4 TORCH筛查结果解释与治疗方案结言
备注
IgG提示机体有免疫力
对孕妇和胎儿的影响及后遗症
流产、早产、死胎视网膜脉络炎、脑室钙化、脑积水等
TOXO
7天
RV
8周
IgG提示机体有免疫力，不排除近期感染复发性：宫内垂直感染<1%，原发性则达44% 复发性：宫内垂直感染<1%，原发性则达44% 复发性：宫内垂直感染<1%，原发性则达44%
深圳
中华妇幼保健2007年第22卷深圳市人民医院、暨南大学附二
5.2
（3236）
89.52
（3236）
98.3
（3236）
21.3
（3236
29.5
（3236
北京
（中华临床医学研究杂志05年9月第 11卷第17期）海淀区妇幼保健院
5.11
（528） 0 （110）
87.5
（528）
90.5
（528）
8%发展为 ——严重神经系统缺陷ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
数据出自《先天性TORCH感染的检测与预后》新生儿科杂志，1997，12（2）：87-98
治疗方案
1
更昔洛韦静注+静脉用人体丙种球蛋白螺旋霉素+红霉素
2

TORCH的含义
英文缩写
T TOXO
中文名
弓形虫
孕妇易感指数
胎儿感染率
40%-50%
感染途径
猫、狗等
R
RV
风疹病毒巨细胞病毒
30%-50%
呼吸道可通过呼吸道感染婴儿
C
CMV
22.4%
H O
HSV 其他
疱疹病毒
1/3（80% 由2型引起)
HSV -2性接触新生儿：产道
TORCH感染与胎儿
IgM IgG
新生儿哪些症状可能是由TORCH感染引起？
不同病原体感染在新生儿时期缺乏各自典型
症状，大多表现—— 早产、低出生体重、小于胎龄儿病理性黄疸先心脑室钙化、脑积水肝功能异常、肝脏肿大
嗜睡、反应差
贫血肺炎
为什么出生无症状的新生儿也需要进行TORCH检测？
先天性CMV、TOX、HSV感染在新生儿期可无症状，表现正常，不易发现，但在生后可能出现神经系统及其他脏器的渐进性损伤，故应在所有新生儿中开展TORCH-IgM检测，应包括出生正常新生儿。
相关研究
对出生时无症状者随访至8.3年：
85%发展为——严重感染 75%发展为——视网膜脉络炎 15%发展为——精神发育迟缓
免疫反应均有缺陷，对感染的反应能力差造成的。但是没有产生IgM抗体并不等于没有受到感染，只有全阴才能代表没有感染。
IgG阳性提示一定有免疫保护吗？
：一般来讲，TOX、RV特异性IgG抗体阳性
的患儿提示机体有免疫力，以后不再感染，而CMV、HSV特异性IgG抗体阳性的患儿提示既往或当前感染，不一定保证机体有免疫力。
流产、死胎（孕早期第一次感染则胎儿感染概率很大）。新生儿多器官、多系统（耳、脑、心脏、肝）损伤、血液系统、先天性风疹综合症。 30%-40%的胎儿受感染，多器官、多系统损害：肝脾损害、听力、视力障碍、智力发育迟缓等孕早期：流产、胎儿畸形孕晚期:宫内发育迟缓、早产及新生儿HSV感染孕早期：流产、胎儿畸形孕晚期:宫内发育迟缓、早产及新生儿HSV感染

为什么要对孕产妇进行TORCH常规检查?

TORCH感染致残率高，并发症多，严重危害新生儿生存质量，给社会和家庭造成巨大的负担。因此，加强预防至关重要，有必要对孕产妇常规进行有关TORCH的血清学筛查（孕前2个月，孕早期1-3个月）。
TORCH至畸率？
IgG阳性者胎儿畸形发生率为1.9%