1.Say Hello To TensorFlow
2.PyTorch 源码分析(一）：torch.nn.Module
3.pytorch源码阅读系列之Parameter类
4.lodash源码之语言模块toNumber方法
5.怎么获取网页源代码中的框架开源框架文件
6.lodash源码之语言模块toInteger方法

Say Hello To TensorFlow

       在追求快速搭建深度学习框架 TensorFlow 的旅程中，本文旨在通过 Docker 提供一个简单且快速的源码源码解决方案，无需在个人电脑上进行复杂的框架开源框架环境配置，同时保持对现有系统的源码源码整洁。让我们一起探索如何在 分钟内完成 TensorFlow + Jupyter 交互环境的框架开源框架构建。

       在开始之前，源码源码区间形态公式源码了解 TensorFlow 是框架开源框架一个开放源代码的机器学习框架，它旨在简化深度学习的源码源码开发和部署。为了快速启动并运行 TensorFlow 项目，框架开源框架Docker 提供了理想的源码源码容器化解决方案。本文将通过 Kitematic 这款 Docker 的框架开源框架图形用户界面工具，帮助您快速搭建所需环境。源码源码

       首先，框架开源框架选择使用 Kitematic，源码源码因为它提供了一个简单且强大的框架开源框架图形界面来管理容器，使操作更加直观和便捷。对于 Mac 系统的用户，安装 Kitematic 和虚拟机（如 Oracle VM VirtualBox）将确保与操作系统兼容。通过 Kitematic，您可以轻松管理容器、镜像和配置，无需在命令行界面中搜索和执行复杂的命令。

       为了创建 TensorFlow 容器并访问 Jupyter 交互环境，您可以通过 Kitematic 的图形界面快速完成相关操作。如果您对命令行界面更感兴趣，本文也将提供相应的编译google源码指导。使用 Docker-CLI，您可以轻松拉取 TensorFlow 镜像、创建容器，并通过命令行访问 Jupyter 交互环境，进行 TensorFlow 的实验和开发。

       最后，通过本文的步骤，您将能够搭建起一个包含 TensorFlow 和 Jupyter 的交互式环境，开启深度学习之旅。记得关注作者和专栏，获取更多 DevOps 相关内容。如需转载，请注明原文链接，确保知识传播的公正性。

PyTorch 源码分析(一）：torch.nn.Module

       nn.Module是PyTorch中最核心和基础的结构，它是操作符/损失函数的基类，同时也是组成各种网络结构的基类（实际上是由多个module组合而成的一个module）。

       在Python侧，2.1回调函数注册，2.2 module类定义中，有以下几个重点函数：

       重点函数一：将模型的参数移动到CUDA上，内部会遍历其子module。

       重点函数二：将模型的参数移动到CPU上，内部会遍历其子module。

       重点函数三：将模型的优化网页源码参数转化为fp或者fp等，内部会遍历其子module。

       重点函数四：forward函数调用。

       重点函数五：返回该net的所有layer。

       在类图中，PyTorch的算子都是module的子类，包括自定义算子和整网定义。

       在C++侧，3.1 module.to("cuda")详细分析中，本质是将module的parameter&buffer等tensor移动到CUDA上，最终调用的是tensor.to(cuda)。

       3.2 module.load/save逻辑中，PyTorch模型保存分为两种，一种是纯参数，一种是带模型结构（PyTorch中的模型结构，本质上是由module、sub-module构造的一个计算图）。

       parameter、buffer是通过key-value的形式来存储和检索的，key为module的.name，value为存储具体数据的tensor。

       InputArchive/OutputArchive的write和read逻辑。

       通过Module，PyTorch将op/loss/opt等串联起来，类似于一个计算图。基于PyTorch构建的spring源码代码ResNet等模型，是逐个算子进行计算的，tensor在CPU和GPU之间来回流动，而不是整个计算都在GPU上完成（即中间计算结果不出GPU）。实际上，在进行推理时，可以构建一个计算图，让整个计算图的计算都在GPU上完成，不知道是否可行（如果GPU上有一个CPU就可以完成这个操作，不知道tensorrt是否是这样的操作）。

pytorch源码阅读系列之Parameter类

       PyTorch中，weight和bias的管理是通过Parameter类实现的，它在Linear类的初始化函数中起关键作用1。Parameter不仅作为Module类的内置属性，还能自动加入到Module的参数列表中，通过parameters()方法可方便获取。让我们深入理解Parameter类及其在Module中的运用。

       Parameter类的作用主要体现在：作为Module的参数，它能自动注册，并可通过迭代器访问。为了验证，我们自定义一个Net实例，其layer的weight和bias，以及自定义的fun_param都是Parameter类型，都可在Net的named_parameters()中找到2。

       进一步研究Parameter类的竞价王源码__new__()方法，虽然它继承自torch.Tensor，但没有显式的__init__()，实际在Module类的__setattr__()方法中进行参数注册3。当我们在Module实例上设置属性为Parameter时，会触发__setattr__()，其中的逻辑包括删除重复的属性名，确保Parameter类型且Module的初始化函数已执行，然后通过register_parameter()函数将其添加到_module的_parameters属性中。

       总的来说，PyTorch通过在类实例属性赋值时进行自动注册，实现了Parameter与Module的有效集成，确保了网络参数的管理与访问的便捷性4。要了解更多细节，可以参考相关源码链接1,2,3。

       1 github.com/pytorch/pyto...

       2 github.com/pytorch/pyto...

       3 github.com/pytorch/pyto...

lodash源码之语言模块toNumber方法

       toNumber(value)方法的功能是将value转换为数字类型。

       lodash源码中，第一行导入了判断是否为Object类型的方法。这个方法会检查value是否为Object类型，如果是则返回true，否则返回false。

       关于ECMAScript中Object类型的定义，可以参考以下链接：.ecma-international.org...

       例如，arrays、functions、objects、regexes、new Number(0)、new String('')等都是对象类型。

       typeof运算符返回值中，isObject方法的第一行通过typeof运算符获取参数的数据类型。如果参数value不为null且类型为object或function，则返回true，否则返回false。

       第二行导入的isSymbol方法，用于判断value是否为Symbol类型。该方法首先导入getTag方法，用于获取参数value的toStringTag。

       getTag方法用于获取参数value的toStringTag。在判断一个值的类型时，仅判断为object类型有时无法满足实际需求，因此可以使用Object.prototype.toString.call()方法获取具体类型。

       具体类型字符串可以通过比较获取。getTag源码的第一行获取Object.prototype.toString方法的引用。方法体中先判断参数value是否为null，如果是，再判断是否为undefined，如果是undefined则返回[object Undefined]，否则返回[object Null]。最后通过toString.call(value)返回具体的类型字符串。

       isSymbol方法体中，首先通过typeof运算符获取value的类型。接着判断该类型是否为symbol。由于Symbol类型的数据通过typeof运算符运算后的结果就是字符串symbol，因此还需要判断[object Symbol]。

       第3-8行和第-行，如果参数本身就是number类型，则直接返回。

       第-行，如果参数是Symbol类型，则返回NaN。

       第-行，如果参数是对象类型，则继续判断其原型链上是否存在valueOf方法。如果有，则调用valueOf方法返回其字符串，否则原样返回。接着判断是否为Object类型，如果是则返回其字符串类型，否则原样返回。

       第-行，如果参数不是string类型，并且参数等于0，则返回本身，否则转换为number类型返回。

       第行，如果value是字符串类型，则去掉字符串的前后空格。

       第-行，如果value是二进制或八进制字符串，则调用parseInt方法将其转换为十进制数返回。如果是十六进制字符串，则返回NaN，否则隐式转换后返回。

怎么获取网页源代码中的文件

       怎么获取网页源代码中的文件？

       网页源代码是父级网页的代码网页中有一种节点叫iframe，也就是子Frame，相当于网页的子页面，他的结构和外部网页的结构完全一致，框架源代码就是这个子网页的源代码。另外，爬取网易云推荐使用selenium，因为我们在做爬取网易云热评的操作时，此时请求得到的代码是父网页的源代码，这时是请求不到子网页的源代码的，也得不到我们需要提取的信息，这是因为selenium打开页面后，默认是在父级frame里面的操作，而此时如果页面中还有子frame，它是不能获取到子frame里面的节点的，这是需要用swith_to.frame（）方法来切换frame，这时请求得到的代码就从网页源代码切换到了框架源代码，然后就可以提取我们所需的信息。

lodash源码之语言模块toInteger方法

       实现方法如下：

       function toInteger(value) {

        var result = toFinite(value);

        var remainder = result % 1;

        if (remainder === 0) {

        return result;

        } else {

        return result - remainder;

        }

       }

       这里调用了toFinite方法将传递的参数转变为一个整数。该函数也是lodash中的一个方法。其中源码为：

       第1-2行初始化了无穷大和最大整数 常量。

       函数内部第4-5行判断如果参数value 隐式转换为false 就返回数字0。如果不是就讲调用toNumber函数将参数转换为整数。toNumber函数也是lodash中的函数。参考： lodash源码之语言模块toNumber方法

       第8-行判断如果转换成的Number类型值是INFINITY或-INFINITY 。如果value小于0 就返回-MAX_INTEGER否则返回MAX_INTEGER。

       这里有值得借鉴的写法：就是在判断是正负无穷的时候通过和数字0比较返回正负1作为最大的值的符号。

       第行判断如果value存在就原样返回，否则返回数字0.

       这句代码写的非常好。因为NaN===NaN其值是false,这就决定了该函数不可能返回NaN

       「小结」

       toFinite函数返回值类型共有三种：

       1. 整数

       2. 小数

       3. NaN

       「总结」

       toInteger方法通过调用toFinite方法将参数转换为整数，然后通过取余数判断返回值是否为小数，从而实现将值转换为整数的功能。

tooptions是什么

       tooptions是一个变量或参数名称。

       tooptions可能出现在不同的编程语境中，其具体含义取决于其所在的上下文环境。一般来说，它可能用于存储某种特定的选项或配置信息。下面详细解释tooptions可能的含义和用途。

       1.编程中的变量: 在许多编程语言中，“tooptions”可能是一个变量或参数的名字。程序设计师可能会使用它来存储某种特定的数据或配置信息。例如，在某些软件中，“tooptions”可能用于控制某些特定功能的行为或设置。其具体功能和意义需要参考该软件的文档或源代码来了解。

       2.特定的库或框架: 如果“tooptions”出现在特定的库或框架中，那么它可能是该库或框架提供的一种配置或选项设置的方式。在这种情况下，理解它的具体含义和使用方法通常需要查阅相关的开发文档。开发者可能通过修改tooptions的值来改变库或框架的行为。

       总的来说，由于缺少具体的上下文信息，很难准确地解释“tooptions”的含义。要准确理解这个词的含义和用途，最好的办法是查阅它出现的具体环境的相关文档，或者直接查看源代码。如果是某种编程语言的特定库或框架中的术语，通常可以在其官方文档中查找到详细的使用说明和解释。在进行软件编程时，了解和理解这些术语和概念是非常重要的。