小编Tom*_*ale的帖子

当我用 交互式添加diff大块头时git add --patch，有时会得到比屏幕长的大块头，但无法less用于翻阅大块头。

这对我来说很奇怪，因为我已经设置了：

[core]
      pager = less -FRX --tabs=4

[pager]

  diff = diff-highlight | less -FRX --tabs=4

interactive.diffFilter=管道通过less也无助于分页。

我需要做什么git add--patch才能使用它less，以便我可以使用键盘来导航超过一个屏幕的任何输出？

如何检查两个 PyTorch 张量在语义上是否相等？

鉴于浮点错误，我想知道元素是否仅相差一个小的 epsilon 值。

Google Colab 安装了 Python 3.6，但它不是 Python 的当前版本。

我将如何在 Google Colab 上将 Python 升级到最新版本？

如何将PyTorch Tensor转换为python列表？

我当前的用例是将一个张量大小[1, 2048, 1, 1]转换为2048个元素的列表。

我的张量具有浮点值。是否有一个解决方案也考虑了int以及其他可能的数据类型？

我提出了两个 python 问题，但无法弄清楚为什么问题编号被称为问题编号在bpo-xxxxxx哪里。xxxxxx

它的词源是什么，或者bpo缩写是什么？

为什么一般都是小写呢？

我正在尝试取消浅层存储库：

% /bin/git clone --shallow-since='3 years' 'https://github.com/RobertAudi/zsh-hooks'
Cloning into 'zsh-hooks'...
remote: Enumerating objects: 17, done.
remote: Counting objects: 100% (17/17), done.
remote: Compressing objects: 100% (13/13), done.
remote: Total 17 (delta 6), reused 12 (delta 4), pack-reused 0
Unpacking objects: 100% (17/17), 5.29 KiB | 1.76 MiB/s, done.
% cd zsh-hooks && git remote -v
origin  https://github.com/RobertAudi/zsh-hooks (fetch)
origin  ssh://github.com/RobertAudi/zsh-hooks (push)
% git fetch --unshallow origin
fatal: error in object: unshallow 9301f4e3a16df8e7cf8f37b5b93a7b925d8c8bee
fatal: the remote end hung up unexpectedly

我也尝试过将原点更改 …

conda接受-c参数来指定从哪个渠道安装软件包。

除了default频道之外，所有其他频道是否都是用户创建的内容一团糟，或者某些频道是否被广泛认为是专业维护和强大的？

该intel频道实际上是来自芯片制造商，还是任何旧的 Joe Bloggs 都可以创建一个名为 的频道intel？

anaconda.org似乎列出了用户创建的频道，但没有任何关于目的或质量的建议。

在哪里可以找到精选的频道列表？

• 哪些通常受到好评（以及为什么）
• 哪些渠道服务于哪些目的
• 新/有趣的频道

运行时yarn check，我看到：

info fsevents@1.2.4: The platform "linux" is incompatible with this module.                                                                                                                                        
info "fsevents@1.2.4" is an optional dependency and failed compatibility check. Excluding it from installation.

GitHub评论说，可以安全地忽略该消息。

有没有办法防止它首先发生？

PyTorch 的所有运算符是什么，它们的功能等价物是什么？

例如，a @ b等价于a.mm(b)或a.matmul(b)？

我在寻找运算符 -> 函数映射的规范列表。

我很高兴收到 PyTorch 文档链接作为答案 - 我的 googlefu 无法找到它。

当我想在验证集上评估模型的性能时，最好使用：

• with torch.no_grad:

要么

• model.eval()