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我的问题

1. 不能filetypes在Filter（见下图）之间切换，因为它们处于灰色模式，如果设置filetypes如下

filetypes = [ 
            ("Python File", "*.py"), 
            ("Image File", "*.bmp"),
            ("All Files", "*.*")
            ]

2. 虽然默认文件类型是.py我们也可以.bmp在窗口中选择，因为test.bmp突出显示。这意味着filetypes、.py和.bmp可以同时激活。这种Filter行为正常吗？

我想到的是，我们可以从一组挑选出一个类型filetypes和这些选项应mutually exclusive，也就是说，如果选择Python File (.py)的Filter，那么只有.py文件将可在窗口中选择。

这是代码：

from tkinter import *
from tkinter import ttk
from tkinter.filedialog import askopenfilename
# from tkinter.filedialog import askopenfile
# from tkinter.filedialog import askopenfilenames

filetypes = [ 
            ("Python File", "*.py"), 
            ("Image …

我不知道为什么张量的结果都是 0。这里有什么问题吗？

>>> import torch
>>> import numpy as np
>>> import math

>>> torch.__version__
'0.4.1'
>>> np.__version__
'1.15.4'

>>> torch.arange(0, 10, 2) *-(math.log(10000.0) / 10)
tensor([0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.arange(0, 10, 2) *-(math.log(10000.0) / 10)
array([-0.        , -1.84206807, -3.68413615, -5.52620422, -7.3682723 ])

>>> torch.arange(0, 10, 2)
tensor([0, 2, 4, 6, 8])
>>> np.arange(0, 10, 2)
array([0, 2, 4, 6, 8])

通常，在构造函数中，我们声明了所有要使用的层。在 forward 函数中，我们定义了模型将如何运行，从输入到输出。

我的问题是，如果直接在函数中调用那些预定义/内置的nn.Modules 会forward()怎样？这个Keras 函数 API风格对于Pytorch是否合法？如果不是，为什么？

更新：以这种方式构建的TestModel确实运行成功，没有报警。但是与传统方式相比，训练损失会缓慢下降。

import torch.nn as nn
from cnn import CNN

class TestModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.num_embeddings = 2020
        self.embedding_dim = 51

    def forward(self, input):
        x = nn.Embedding(self.num_embeddings, self.embedding_dim)(input)
        # CNN is a customized class and nn.Module subclassed
        # we will ignore the arguments for its instantiation 
        x = CNN(...)(x)
        x = nn.ReLu()(x)
        x = nn.Dropout(p=0.2)(x)
        return output = x