在训练的时候加入一定的噪声，可以降低过拟合
读取图像，要用wb选项
Linux出现unable to locate package，可能是apt get需要update
Ssh老是被refuse，但是服务器上没有黑名单，看样子是被防火墙挡了，但是不知道是哪里的防火墙，换个ip就好了
Pip更新版本老是失败，还是直接在官网上找，getpip文件更新好用
有six在，不能安装python包，在后面加这个就行： --ignore-installed six
2d卷积和3d卷积的区别：https://www.zhihu.com/question/266352189
tf.nn.conv2d中参数的含义：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26139876
卷积神经网络中的参数计算：https://www.cnblogs.com/hejunlin1992/p/7624807.html
tf中rank，shape的区别：https://www.jianshu.com/p/9463340683c9
119*119是经过conv，relu，maxpool后的数据大小
pyenv构造虚拟环境：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36402791
pyenv virtualenv遇到命令行中不能使用的问题：https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv/issues/36
再次重申，coding:utf8要放在文件的最开头！最开头！第一行或者第二行！
数组自动计算一维的时候，用None或者-1
pyenv在 linux上安装存在的一些问题：https://my.oschina.net/jansonlv/blog/1615216
python中传参时候的各种和*使用：https://blog.csdn.net/yhs_cy/article/details/79438706
torch中sequential，把几个操作连在一起：https://ptorch.com/news/57.html
torch中反卷积计算输出size的公式(ConvTranspose2d)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39240159
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33344222，论google的免费GPU有多良心：貌似每一次都要重新登录获得验证码
出现的bug：在upsample1的时候，输出维度为6，和之前门算出的维度8不一样 => 居然增大了img的size就行，一百五可以，122不行 => 501不行，这是什么鬼=>修改卷积操作的各种参数，kernel_size or padding or stride
老是出现OOM => 注意使用Variable的时机，等等 ，收效甚微=> 发现尺寸是(60,1,3,501,501)，改成(1,60,3,501,501)就成功多跑了……
几番整理后=>尺寸问题，改成了(60,1,3,501,501)又可以了…………真是奇怪啊…………
之后还是要注意batch_size和input_num_seqs的区别，代码里面还是歧义的，但是还没有改
python出现『ValueError: insecure string pickle』问题：在save的时候，file在open之后要close
cv2.imwrite出现错误是因为path有误
pytorch ====> detach相关问题，要把target给detach啊，不要detach输出了，那网络还有什么意思！！！：https://blog.csdn.net/dhhcj/article/details/81180608 ，https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/76714349
pytorch.conv2d过程验证：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32190799
可参考文章--如何用RNN预测维基百科网络流量：https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html
batch_size的选择是把GPU占满
backword出现inf：对数据加上很小的噪声来保证不会出现inf（比如加上1e-5）
可能两个版本的python都要装，然后不要急着放数据集，用生成的数据集先看看机器能承受多大的数据（batch_size，kernel_size等），观察gpu的使用情况
