是陈过过啊_社区达人页

2023年04月

• 04.08 15:26:02
  发表了文章 2023-04-08 15:26:02

  打印一个torch网络的所有参数和参数名

  在这个示例中，我们首先创建了一个张量x，然后使用clone()方法创建了一个副本张量y。我们修改副本张量的第一个元素的值，并打印原始张量和副本张量的值，可以看到它们的值分别是[1, 2, 3]和[0, 2, 3]。这说明对副本张量的修改不会影响原始张量。
• 04.08 14:57:08
  发表了文章 2023-04-08 14:57:08

  params.data.clone()是什么意思？params是模型的参数

  在深度学习中，模型的参数通常是由多个张量组成的。这些张量存储了模型在训练过程中学到的权重和偏置等参数。 params.data 是一个张量，其中包含了模型的参数数据。clone() 是 PyTorch 中的一个方法，它用于创建一个与当前张量具有相同数据但不同内存地址的新张量。 因此，params.data.clone() 的意思是创建一个与 params.data 张量具有相同数据但不同内存地址的新张量。通常，这个方法被用来复制模型参数，以便在优化器中使用。
• 04.08 10:22:21
  发表了文章 2023-04-08 10:22:21

  查看torch中的所有函数

  hspmm hstack hub hypot i0 i0_ igamma igammac iinfo imag import_ir_module import_ir_module_from_buffer index_add index_copy index_fill index_put index_put_ index_select init_num_t
• 04.07 22:20:33
  发表了文章 2023-04-07 22:20:33

  ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

  这个错误通常是因为在解包（unpacking）元组（tuple）时，元组中的元素数量与期望不符，导致无法将所有元素正确解包。 例如，在以下代码中，元组中只有两个元素，但我们尝试将其解包为三个变量：
• 04.07 21:57:31
  发表了文章 2023-04-07 21:57:31

  Transformer简介

  Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的神经网络架构，最初用于自然语言处理（NLP）中的机器翻译任务。Transformer的出现使得机器翻译的表现质量有了显著提高，随后也被应用于其他NLP任务，如文本分类、文本生成等。
• 04.07 21:44:32
  发表了文章 2023-04-07 21:44:32

  RTX 3060 相关信息和调整CUDA的使用率

  RTX 3060是一款由英伟达（NVIDIA）推出的高性能显卡，是其RTX 30系列产品线的一员。以下是一些RTX 3060的相关信息：
• 04.07 21:41:02
  发表了文章 2023-04-07 21:41:02

  inter i7 10700 cpu @2.9hz 是几核几进程？

  Intel Core i7-10700 CPU是一个8核16线程的处理器，意味着它有8个物理核心和16个逻辑线程。该处理器的基本时钟速度为2.9 GHz，但它可以在需要时自动提高到更高的速度，以满足处理需求。
• 04.07 20:53:43
  发表了文章 2023-04-07 20:53:43

  data.values.tolist()的用法

  data是一个数据集， columns = data.columns wind = data[columns[2]] wind = wind.tolist() data = data.values.tolist()， 介绍这个python代码
• 04.07 17:42:08
  发表了文章 2023-04-07 17:42:08

  介绍stacked autoencoder堆叠自编码器

  堆叠自编码器（Stacked Autoencoder）是一种基于神经网络的无监督学习算法，用于特征提取和降维。与单个自编码器（Autoencoder）不同的是，堆叠自编码器由多个自编码器组成，每个自编码器的隐藏层作为下一个自编码器的输入层，形成多层结构，每一层都可以提取出数据的不同特征。
• 04.05 11:52:17
  发表了文章 2023-04-05 11:52:17

  无障碍开发案例是什么意思？

  无障碍开发案例是指在软件开发过程中，设计、开发、测试和部署应用程序的过程中，将用户的可访问性需求纳入考虑并充分实现的一种开发方式。这种开发方式旨在让所有用户，包括那些具有视觉、听觉、运动、认知和语言等不同能力的用户，都能够使用和访问软件应用程序。
• 04.05 09:37:26
  发表了文章 2023-04-05 09:37:26

  什么是LSTM模型，什么是BILSTM模型，给出　pytorch案例

  LSTM模型是一种循环神经网络模型，它在处理序列数据时能够有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM模型引入了门机制（如遗忘门、输入门和输出门），以便在序列中选择性地保存或遗忘信息。这些门可以根据输入数据自适应地学习。 BILSTM模型是一种双向LSTM模型，它包含两个LSTM模型，一个正向模型和一个反向模型。正向模型按照时间顺序读取输入序列，而反向模型按照相反的顺序读取输入序列。这使得BILSTM模型能够同时考虑过去和未来的上下文信息，因此通常比单向LSTM模型表现更好。
• 04.04 22:01:20
  回答了问题 2023-04-04 22:01:20

  如何评价GPT-4？

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• 04.04 18:56:35
  发表了文章 2023-04-04 18:56:35

  torch中报错：AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'detach'怎么解决？

  这个错误信息 "AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'detach'" 表示你尝试在一个内置函数或方法对象上调用 detach() 方法，而这种对象没有这个属性。 detach() 是 PyTorch 张量和变量的方法，允许它们从计算图中分离出来，因此不能在其他类型的对象上调用。要解决这个错误，请确保你正在一个 PyTorch 张量或变量上调用 detach() 方法。
• 04.04 16:41:42
  发表了文章 2023-04-04 16:41:42

  Xdata在GPU上面，len(Xdata)也在GPU上面吗？

  不是的，len(Xdata)并不在GPU上。len()函数是Python内置函数，它返回对象（例如列表、元组、字符串等）中元素的数量或长度，而不是将对象本身移到GPU上。所以，即使您的数据Xdata存储在GPU上，len(Xdata)仍然会在CPU上执行，并返回对象中元素的数量。 需要注意的是，如果您想在GPU上使用len()函数计算张量的长度，您可以使用PyTorch提供的size()方法来获取张量的大小，例如：
• 04.04 16:31:35
  发表了文章 2023-04-04 16:31:35

  如何将一个列表放在cuda上？

  如果您想将一个Python列表放在CUDA上，您需要先将其转换为PyTorch张量，并使用.cuda()方法将其移动到GPU上。
• 04.04 16:26:30
  发表了文章 2023-04-04 16:26:30

  接上篇文章，如果是将param的梯度取出放在列表中呢？

  同样，如果您想将神经网络参数的梯度添加到Python列表中，您需要先确保将其从GPU内存中转移回主机内存中。这可以通过使用cpu()方法将梯度从GPU移回CPU内存，然后使用tolist()方法将其转换为Python列表来实现。例如：
• 04.04 16:23:06
  发表了文章 2023-04-04 16:23:06

  一个网络在GPU上面，那么网络参数也是在GPU上面吗？可以将GPU上面的网络参数放入result=[]列表吗？

  在这个例子中，我们首先创建了一个神经网络 net 并将其移动到GPU上。接下来，我们迭代遍历了 net 的所有参数，并使用cpu() 方法将每个参数移回到CPU内存中。然后，我们使用detach()方法和numpy()方法将参数转换为NumPy数组，最后使用tolist()方法将其转换为Python列表，并将其添加到 result 中。 需要注意的是，如果您要频繁地从GPU内存中迁移数据，将会降低效率。因此，应该尽量避免在GPU和CPU之间频繁地复制数据。
• 04.04 16:14:31
  发表了文章 2023-04-04 16:14:31

  假设Xdata放在GPU上面，索引它的元素，假设索引结果为x, 那么x也在GPU上面吗？

  是的，如果在GPU上索引一个PyTorch张量 Xdata 的元素，那么返回的元素也会在 GPU 上。 当你从GPU上的张量中索引一个元素时，返回的元素是作为新的张量对象返回的。这个张量对象与原始张量共享数据，并且默认情况下位于相同的设备上。因此，在索引操作之后，返回的新张量也将在GPU上。
• 04.04 16:04:58
  发表了文章 2023-04-04 16:04:58

  假设Xdata放在GPU上面，逐一遍历它的元素，假设元素变量为x,那么x也在GPU上面吗？

  是的，如果Xdata放在GPU上面，并逐一遍历它的元素时，每个元素x也会在GPU上。 当你迭代一个张量时，逐一访问它的元素，这些元素是作为新的张量对象返回的。如果原始张量在GPU上，则返回的新张量也将在GPU上。因此，在迭代过程中，无论是通过循环、列表解析还是其他方法，所有张量都将保持在GPU上
• 04.04 16:02:23
  发表了文章 2023-04-04 16:02:23

  网络模型可以在定义时就放在cuda上面，还是在实例化时放在cuda上面？

  网络模型可以在定义时就放在CUDA上，也可以在实例化时放在CUDA上。 如果你的模型中包含可学习参数（例如神经网络中的权重和偏差），则通常最好在模型定义时将其放在CUDA上。这样可以确保所有参数都在同一个设备上，并在训练期间自动处理设备移动。例如：
• 04.04 15:56:30
  发表了文章 2023-04-04 15:56:30

  如何将cuda上的变量转到cpu上面？

  在这个示例中，我们首先将x张量对象创建在GPU上。然后，我们使用.cpu()方法将其移动到CPU上，并将其分配给一个新的变量x_cpu。现在，我们可以在CPU上使用x_cpu变量并打印它。 请注意，将张量移动到不同的设备（如从GPU到CPU）可能会涉及到数据的复制，因此需要确保不会频繁地在不同的设备之间移动数据以避免性能下降。
• 04.04 15:28:27
  发表了文章 2023-04-04 15:28:27

  可以直接将GPU上面的变量打印出来吗，还是说需要先放在cpu上面才能打印

  在这个示例中，我们首先定义了一个张量对象x，并将其放在GPU设备上。然后，我们使用.cpu()方法将其从GPU移动到CPU，并使用.detach()方法分离出其计算图依赖关系，并将其转换为NumPy数组。最后，我们使用Python内置的print()函数将其打印出来。
• 04.04 15:24:42
  发表了文章 2023-04-04 15:24:42

  loss放在GPU上面的，现在我需要将loss的值放在visdom上面画出来，怎么处理？

  在这个例子中，我们首先初始化了Visdom客户端。接下来，我们假设loss值已经在GPU上计算，并将其定义为torch张量。然后，我们使用.cpu()方法将loss从GPU设备移动到CPU，并使用.detach()方法分离出其计算图依赖关系，并将其转换为NumPy数组。最后，我们使用Visdom的vis.line()方法绘制loss曲线。其中，X表示横坐标，Y表示纵坐标，win指定窗口名称，name指定曲线名称，update指定更新模式（‘append’表示追加数据）。
• 04.04 14:58:48
  发表了文章 2023-04-04 14:58:48

  如何将自己定义的函数，也传给cuda进行处理？

  要将自己定义的函数传递到CUDA进行处理，需要使用PyTorch提供的CUDA扩展功能。具体来说，可以使用torch.cuda.jit模块中的@torch.jit.script装饰器将Python函数转换为Torch脚本，并使用.cuda()方法将其移动到GPU上。
• 04.04 14:52:18
  发表了文章 2023-04-04 14:52:18

  解决 RuntimeError: Tensor for 'out' is on CPU, Tensor for argument #1 'self' is on CPU, but expected them to be on GPU (while checking arguments for addmm)

  程序报错：RuntimeError: Tensor for 'out' is on CPU, Tensor for argument #1 'self' is on CPU, but expected them to be on GPU (while checking arguments for addmm) 这个错误提示表明你使用了一个在CPU上的张量与一个在GPU上的张量进行了操作，导致了数据类型不匹配的错误。一种解决方法是将所有的张量都放到同一个设备上进行计算，可以使用 to() 方法来实现：
• 04.04 14:50:11
  发表了文章 2023-04-04 14:50:11

  visdom画图，可以使用cuda加速吗？

  Visdom本身不提供CUDA加速，但可以使用PyTorch的CUDA张量将数据发送到GPU上并进行可视化。以下是一个使用CUDA加速的Visdom示例
• 04.04 14:45:16
  发表了文章 2023-04-04 14:45:16

  visdom的用法，详细的介绍torch相关案例

  Visdom是一款用于创建交互式可视化的Python库，通常在深度学习中用于监视训练进度和可视化结果。在PyTorch中，可以使用Visdom轻松地创建图形和可视化数据。在这个例子中，我们首先使用 torchvision.utils.make_grid 方法加载了一批随机生成的图像，并使用 visdom.image 方法将其可视化。然后，我们创建了一些随机的二维数据，并使用 visdom.scatter 方法将其可视化为散点图。 需要注意的是，Visdom的Web界面支持实时更新，这意味着在训练模型或执行其他任务时，可以使用Visdom实时监视进度和结果。
• 04.04 14:40:24
  发表了文章 2023-04-04 14:40:24

  torch中 x数据已经使用x.to(device)， 再使用x.to(device)会报错吗？

  在 PyTorch 中，如果已经将一个张量 (tensor) 移到了指定的设备上，再次调用 to 方法将不会产生任何影响，也不会报错。这是因为 to 方法内部会检查当前张量所在的设备和目标设备是否一致，如果一致，则直接返回原始张量。 以下是一个简单的示例代码，演示了当我们尝试将已经被移动到 GPU 上的张量再次移动到相同的 GPU 设备时，不会引发错误：
• 04.04 14:00:39
  发表了文章 2023-04-04 14:00:39

  在torch中，x变量数据经过处理后，变成y变量数据，再传入神经网络，数据是在最开始x上传给gpu还是将y传给gpu?

  数据应该在经过处理后变成y变量数据后再传入神经网络，并将其上传到GPU。这样可以确保在传递数据时只传输必要的信息，从而减少内存使用和计算时间，并且在处理后的数据上进行操作可以更好地利用GPU的并行计算能力。
• 04.04 13:40:47
  发表了文章 2023-04-04 13:40:47

  中文电影数据集情感分类的torch网络，数据集下载地址

  步骤如下： 1. 数据集：找到一个中文电影评论数据集，可以从以下网站下载: • https://www.aclweb.org/anthology/O18-2012/ • https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/ChnSentiCorp_htl_all/intro.ipynb • 2. 数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，并进行数据清洗、分词等预处理。 3. 构建模型：使用 PyTorch 框架构建一个情感分类模型，可以使用 LSTM 或 Transformer 等深度学习模型。 4. 5.
• 04.04 11:57:19
  发表了文章 2023-04-04 11:57:19

  R语言sign.test=function(x,p,q0)

  这种用法的函数定义 sign.test=function(x,p,q0) 是自定义符号检验的函数，其中参数的含义如下： • x: 一个数值型向量，表示样本观测值。 • p: 一个数值，表示要检验的中位数。默认值为 0。 • q0: 一个数值，表示显著性水平（即拒绝域），默认值为 0.05。 下面是一个基于这个函数定义的例子：
• 04.03 22:30:58
  发表了文章 2023-04-03 22:30:58

  cuda 在 torch神经网络中哪些地方可以用？

  简言之，3部分： 1、数据data可以放在GPU上 2、网络net可以放在GPU上 3、损失函数loss可以放在GPU上 ------------------------------------------------- CUDA可以用于在torch神经网络中进行GPU加速计算，包括模型的训练和推理过程。具体来说，可以使用CUDA加速以下操作： 1. 模型参数和输入数据的张量操作。 2. 神经网络前向传播和反向传播算法。 3. 模型的优化器更新。
• 04.03 21:27:49
  发表了文章 2023-04-03 21:27:49

  我的文本数据和文本标签放在csv文件中的，如何将文本数据设置小批次和打乱，再传入RNN或者LSTM网络

  在 TorchText 中，可以使用 TabularDataset 类来读取 CSV 文件中的数据，并使用 BucketIterator 来对数据进行小批次和打乱处理。假设我们的 CSV 文件中有以下内容。
• 04.03 20:53:14
  发表了文章 2023-04-03 20:53:14

  类实现计数器功能

  在上面的示例中，我们定义了一个名为 MyClass 的类，并且给这个类添加了一个名为 my_method() 的方法。该方法使用了 @classmethod 装饰器来标识它为类方法。在该方法中，我们使用了 cls.x 来访问类变量 x 并对其进行操作。 此外，我们还在类外部定义了一个名为 my_function() 的普通函数。和类方法不同的是，这个函数并没有被赋值给类，所以不能够通过类来调用。
• 04.03 20:50:25
  发表了文章 2023-04-03 20:50:25

  定义了一个类A，S是类外的一个函数，通过A.S=S进行赋值

  假设类 A 已经定义好了，现在可以通过 A.S = S 的方式将函数 S 赋值给类 A。这样做的效果是，将 S 函数作为类 A 的一个属性，并且可以通过该属性来调用函数 S。 下面是一个简单的例子：
• 04.03 17:52:47
  发表了文章 2023-04-03 17:52:47

  取出网络里面的所有参数，并计算所有参数的二范数

  以上代码定义了一个名为calculate_l2_norm的函数，该函数接受一个神经网络模型作为参数，并返回该模型中所有参数的二范数。在函数体内，我们首先创建一个空张量l2_norm_squared，用于存储所有参数的平方和。 然后，通过遍历模型中的所有参数并将它们的平方和累加到l2_norm_squared中来计算所有参数的平方和。最后，我们返回所有参数的二范数。 在主程序中，首先实例化你自己定义的神经网络对象，然后调用calculate_l2_norm函数来计算所有参数的二范数。
• 04.03 17:51:42
  发表了文章 2023-04-03 17:51:42

  torch 打印网络，打印网络参数，打印网络结构

  要打印网络结构，可以使用print或print(model)语句，其中model是你定义的神经网络模型对象。这将输出整个网络的结构信息，包括每个层的名称、输入和输出尺寸以及参数量等。 要打印网络参数，可以使用以下代码：
• 04.03 17:19:55
  发表了文章 2023-04-03 17:19:55

  MSELoss()和MSE有什么区别吗？

  MSE是均方误差（Mean Squared Error）的缩写，是一种衡量预测值与真实值之间差异的损失函数。在回归任务中通常使用MSE作为评价指标，它计算预测值和真实值之间的平均平方误差。 torch.nn.MSELoss()是PyTorch框架中实现的一个均方误差损失函数，用于计算预测值和目标值之间的MSE。它接受两个张量作为输入，并返回它们之间的平均平方误差。在深度学习模型中通常将该损失函数作为训练时的目标函数，通过反向传播算法来更新模型参数以最小化损失。 因此，MSE和MSELoss()都是用于度量预测值和真实值之间的差异，但是前者通常是数据科学领域使用的术语，后者则是深度学习模型优
• 04.03 17:18:03
  发表了文章 2023-04-03 17:18:03

  criterion = torch.nn.MSELoss() ;loss = criterion(y_pred.squeeze(), Y_train.squeeze()) 其中loss.item()的结果是指当前批次所有样本的mse总和还是平均值？

  loss.item()的结果是当前批次所有样本的均方误差（MSE）值，而不是总和。这是因为torch.nn.MSELoss()默认返回的是每个样本的MSE值之和，并且在计算总体损失时通常会将其除以样本数量来得到平均损失。 在代码中，loss = criterion(y_pred.squeeze(), Y_train.squeeze())语句计算了y_pred和Y_train之间的MSE损失，然后通过调用item()方法获取了该批次训练样本的平均MSE损失。如果希望获取该批次训练样本的总MSE损失，可以使用loss.item() * batch_size来计算，其中batch_size是该批次
• 04.03 16:53:58
  发表了文章 2023-04-03 16:53:58

  torch在构造数据集时，如何将dataloader和next结合，使得next输出的是dataloader已经构造好的数据集

  在使用torch.utils.data.DataLoader构造数据集并进行迭代时，可以通过调用iter()函数将DataLoader对象转换为一个可迭代对象，然后再通过调用next()函数取出下一个batch的数据。 例如，假设我们已经定义好了一个MyDataset类来表示自己的数据集，并且使用DataLoader来对其进行批量处理：
• 04.03 16:38:06
  发表了文章 2023-04-03 16:38:06

  pytorch中有哪些损失函数，以及相关的python案例

  这里使用了一个简单的卷积神经网络来进行二分类图像分割，输出层使用了两个通道，分别代表两种类别（前景和背景）。损失函数为CrossEntropyLoss2d，用于计算每个像素点的预测结果与真实标签之间的交叉熵损失。 除了以上列出的常见损失函数外，PyTorch还提供了许多其他类型的损失函数，如L1Loss、NLLLoss、KLDivLoss等，可以根据具体应用场景选择适合的损失函数。
• 04.03 16:30:24
  发表了文章 2023-04-03 16:30:24

  torch 神经网络，每次迭代时如何计算mse损失？

  在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn.MSELoss() 函数计算均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 损失。在每次迭代中，首先将模型的输出和目标值传递给该函数，它将返回一个张量表示损失值。然后，在优化器的帮助下，根据损失值更新神经网络参数以使其更好地拟合数据。具体代码示例如下：
• 04.03 13:46:02
  发表了文章 2023-04-03 13:46:02

  如何将x_data和y_data利用torch转换成小批量数据，并要求打乱数据，以及将数据标准化或者归一化，如何处理？

  以上代码中，在定义预处理操作transform时，只在Normalize函数的第一个参数中传入x_data的均值和标准差，而在第二个参数中传入空元组，表示不对y_data进行标准化。 接着，将标准化后的x_data和原始的y_data转换为张量格式，并将它们合并为一个TensorDataset对象。最后，定义dataloader对象，设置batch_size和shuffle参数，并使用上述数据集对象作为输入数据。
• 04.03 13:35:43
  发表了文章 2023-04-03 13:35:43

  使用pytorch相关库进行标准化

  以上代码中，我们首先将输入数据转换为张量格式，然后使用transforms.Normalize对数据进行标准化处理，其中mean和std参数分别表示每个通道的均值和标准差，这里我们使用x_data的整体均值和标准差来进行标准化。 需要注意的是，这种标准化方法仅适用于单通道输入数据，如果输入数据是多通道（如RGB图像），则需要按通道计算均值和标准差，并将其传递给transforms.Normalize函数。
• 04.03 13:15:33
  发表了文章 2023-04-03 13:15:33

  如何用torch写一个Bi-LSTM网络

  上述代码中，我们定义了一个名为BiLSTM的神经网络类，它继承自nn.Module。在__init__函数中，我们初始化了Bi-LSTM的参数，包括输入层大小、隐藏层大小、LSTM层数、类别数等。我们使用nn.LSTM构造了一个双向LSTM层，并在forward函数中将输入张量x传递给它，同时传入初始化的隐藏状态和单元状态。然后我们从Bi-LSTM的最终输出中提取最后一层的前向和反向LSTM的输出，并将它们连接起来。最后，我们将连接后的张量传递给全连接层，得到网络的输出。
• 04.03 12:48:34
  发表了文章 2023-04-03 12:48:34

  如何将x_data和y_data利用torch转换成小批量数据，并要求打乱数据，如何处理？

  首先，使用TensorDataset将x_data和y_data合并到一个数据集中。然后，使用DataLoader创建一个迭代器，以便逐个处理每个小批量数据。在这里，batch_size设置为2，这意味着每个小批量将包含2个样本。shuffle参数设置为True，表示要对数据进行随机打乱。在遍历每个小批量数据时，可以在循环体内执行训练或评估操作。
• 04.02 21:54:57
  发表了文章 2023-04-02 21:54:57

  AttributeError: cannot assign module before Module.__init__() call 怎么解决？

  这个错误通常是由于在__init__方法之外对模块中的某些成员进行了初始化或赋值操作，导致模块还没有被完全初始化就已经被调用了。为了解决这个问题，你需要将所有的初始化或赋值操作移到__init__方法内部。 例如，如果你有一个自定义模块MyModule，并且想要在其中定义一个类变量my_var，则应该将其放在__init__方法中：
• 04.02 21:49:19
  发表了文章 2023-04-02 21:49:19

  如何将网络参数初始化，或者如何将网络参数还原成原始参数状态

  在以上代码中，_initialize_weights()方法用于对网络参数进行初始化。其中，init.ones_表示将权重初始化为1，init.zeros_表示将偏置初始化为0。 3. 如果想将网络参数恢复到初始状态，则可以重新调用_initialize_weights()方法
• 04.02 21:32:08
  发表了文章 2023-04-02 21:32:08

  torch 一个网络的参数通过训练后得到新的参数，如何再将这个网络参数初始化到定义这个网络的时候参数

  可以使用PyTorch中的state_dict()方法将当前训练得到的网络参数保存为一个字典，然后在需要重新初始化网络参数时，可以通过load_state_dict()方法将之前保存的字典加载到网络模型中。具体步骤如下： 1. 在训练完成后，使用