3.**Noisy data/outliers**: Noisy data refers to values that are visibly incorrect, for instance, a person who is 200 years old. On the other hand, outliers refer to values that, although they may be correct, are very far from the mean, for instance, a 10-year-old college student.
3. Define a function that will receive the image path as input and use **PIL** to open the image. Next, it should apply the transformations to the image:
@@ -431,7 +431,7 @@ for b in range(0, x.shape[1], 5):
将所有字符转换为数字不足以将其输入模型。 这是因为这种近似会给您的模型带来一些偏差，因为转换为更高数值的字符将被视为更重要。 为避免这种情况，优良作法是将不同批量编码为一热矩阵。 这包括创建一个具有零和一的三维矩阵，其中零表示不存在事件，而一个表示存在事件。 矩阵的最终形状应为`one hot = [number of sequences, sequence length, number of characters]`。
6. Create a class that defines the architecture of the network. This class should contain an additional function that initializes the states of the LSTM layers:
@@ -448,7 +448,7 @@ pred = self.fc_out（output.squeeze（0））
4. We then loop through each batch within our training iterator and extract the sentence to be translated (**src**) and the correct translation of this sentence (**trg**). We then zero our gradients (to prevent gradient accumulation) and calculate the output of our model by passing our model function our inputs and outputs:
1. We start by creating several helper functions, which we can use to transform our pairs into tensors. We first create a **indexFromSentence** function, which grabs the index of each word in the sentence from the vocabulary and appends an EOS token to the end:
在本食谱中，我们定义了一个分类器； 使用`nn.Sequential()`定义卷积，激活和批处理规范化单元的数组； 并且还定义了最后一个全连接层，该层采用平坦的张量并给出通过 S 形层的单个输出。 由于只有两个类，因此我们最后使用了 S 形层。 输入是尺寸为`1 x 28 x 28`的图像张量，并经过第一卷积单元以给出尺寸为`32 x 14 x 14`的输出张量。 第二个卷积层使它成为`64 x 7 x 7`张量，然后从那里变成`128 x 4 x 4`。 之后，我们将拉平并使张量穿过全连接层。
在本食谱中，我们定义了一个分类器； 使用`nn.Sequential()`定义卷积，激活和批量规范化单元的数组； 并且还定义了最后一个全连接层，该层采用平坦的张量并给出通过 S 形层的单个输出。 由于只有两个类，因此我们最后使用了 S 形层。 输入是尺寸为`1 x 28 x 28`的图像张量，并经过第一卷积单元以给出尺寸为`32 x 14 x 14`的输出张量。 第二个卷积层使它成为`64 x 7 x 7`张量，然后从那里变成`128 x 4 x 4`。 之后，我们将拉平并使张量穿过全连接层。
`num_worker`参数决定应该操作多少个并行线程来获取数据。 这有助于避免 CPU 瓶颈，以便 CPU 可以赶上 GPU 的并行操作。 数据加载器允许用户指定是否使用固定的 CUDA 内存，这会将数据张量复制到 CUDA 的固定的内存中，然后再返回给用户。 使用固定内存是设备之间快速数据传输的关键，因为数据是由数据加载程序本身加载到固定内存中的，而无论如何，这都是由 CPU 的多个内核完成的。
...
...
@@ -242,7 +242,7 @@ pip install torchtext
* 将数据集分为训练集，测试集和验证集。
* 将数据集转换为神经网络可以理解的形式。 数值化，一键编码和词嵌入是常见的方法。
* 批处理。
* 批量。
* 填充到最长序列的长度。
没有像`torchtext`这样的帮助程序类，这些平凡的任务令人沮丧且无济于事。 我们将使用`torchtext`的强大 API 来简化所有这些任务。
PyTorch 的所有更高层 API 都希望通道（张量的深度）成为批量大小之后的第一维。 因此，形状（高度 x 宽度 x 通道（RGB））在[0，255]范围内的输入将转换为形状（通道（RGB）x 高度 x 宽度）在[0.0，255]之间的`torch.FloatTensor` 1.0]。 然后，将每个通道（RGB）的平均值和标准偏差设置为 0.5，进行标准化。 `torchvision`转换完成的规范化操作与以下 Python 函数相同：
PyTorch 的所有更高层 API 都希望通道（张量的深度）成为批量大小之后的第一维。 因此，形状（高度 x 宽度 x 通道（RGB））在[0，255]范围内的输入将转换为形状（通道（RGB）x 高度 x 宽度）在[0.0，255]之间的`torch.FloatTensor` 1.0]。 然后，将每个通道（RGB）的平均值和标准差设置为 0.5，进行标准化。 `torchvision`转换完成的规范化操作与以下 Python 函数相同：
使用批处理时，状态以观察者 id 为行 ID 存储在 2D 张量`self.states`中。 然后，它通过将回调函数安装到批处理生成的`self.future_actions``Future`对象上来链接`Future`，该对象将使用使用该观察者 ID 索引的特定行进行填充。 最后到达的观察者一口气通过策略运行所有批处理状态，并相应地设置`self.future_actions`。 发生这种情况时，将触发安装在`self.future_actions`上的所有回调函数，并使用它们的返回值来填充链接的`Future`对象，该对象进而通知`Agent`为所有先前的 RPC 请求准备和传达响应 来自其他观察者。
使用批量时，状态以观察者 id 为行 ID 存储在 2D 张量`self.states`中。 然后，它通过将回调函数安装到批量生成的`self.future_actions``Future`对象上来链接`Future`，该对象将使用使用该观察者 ID 索引的特定行进行填充。 最后到达的观察者一口气通过策略运行所有批量状态，并相应地设置`self.future_actions`。 发生这种情况时，将触发安装在`self.future_actions`上的所有回调函数，并使用它们的返回值来填充链接的`Future`对象，该对象进而通知`Agent`为所有先前的 RPC 请求准备和传达响应 来自其他观察者。
```py
classAgent:
...
...
@@ -381,13 +381,13 @@ if __name__ == '__main__':
```
批处理 RPC 有助于将操作推断合并为较少的 CUDA 操作，从而减少了摊销的开销。 上面的`main`函数使用不同数量的观察者（从 1 到 10）在批处理和无批处理模式下运行相同的代码。下图使用默认参数值绘制了不同世界大小的执行时间。 结果证实了我们的期望，即批处理有助于加快训练速度。
批量 RPC 有助于将操作推断合并为较少的 CUDA 操作，从而减少了摊销的开销。 上面的`main`函数使用不同数量的观察者（从 1 到 10）在批量和无批量模式下运行相同的代码。下图使用默认参数值绘制了不同世界大小的执行时间。 结果证实了我们的期望，即批量有助于加快训练速度。
