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    torch.profiler默认不记录CPU开销是因为activities若未显式包含ProfilerActivity.CPU,则只采样CUDA操作,导致DataLoader等纯CPU操作完全缺失;必须指定[ProfilerActivity.CPU,ProfilerActivity.CUDA]并启用record_shapes、with_stack等选项才能完整捕获端到端性能瓶颈。
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    答案是Python深度学习实战四阶段路线:第一阶段用Keras三分钟跑通MNIST;第二阶段修改CNN结构建立直觉;第三阶段做真实小项目如猫狗分类;第四阶段实现调试、部署与实验追踪。
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    save_model()丢失结构和权重主因是模型未前向调用导致trace失败,须先执行model(tf.zeros((1,)+input_shape));加载报错多因路径错误、格式混淆或自定义类未注册。
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    PoissonRegressor自sklearn1.3起为稳定接口,专用于非负整数计数数据建模;它通过内置对数链接与泊松似然确保预测≥0、适配方差随均值增长的特性,优于会产生负预测和违反同方差假设的LinearRegression。
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