AI的功能和每个人的个性，都是大不相同

以前一个朋友的手机总是一尘不染，

用了一年的手机像是新的机器一样

而个人的手机，

当时买过很多千元机，

不是要黑小米

红米RedNode你自己什么质量，你自己不清楚，消费者还不清楚么；

价格比小米低的没有小米质量好，质量好的肯定没有小米价格低；

(如果我那个朋友用小米，小心呵护，也是不会有什么质量问题

网络上每个人的吹捧

“道家”其实是被逼出来的，

1. 核心主张"道法自然"（《道德经》二十五章），强调顺应自然规律而非人为干预

不干预的结果就是你说什么都行，社会没有一套标准准则，如果你在一个"理想“的大学内，是”理想“，正规，和传统都不够，是必须”理想“地人均教授，发展是正向的，向前的；教授平均线本身就高，而且什么是教授，能设定标准的就是教授，所以人均设定标准，但是。。。但是如果这套没有准则的准则，放大的整个社会，请问是可行么？

智能体
上下文
Agent
llm / uugf /	llm===A large language model ; ugf=== utility generating function; gguf==GGML Universal File GGML==Gemma General Matrix Library//关键就一个字，general-通用
	而Univeral 其实也有通用的意思 ---------------- 例如Unity 的 URP === Univeral Render Pipline 所以？？ ggml ?? universal??  而File 就更扯， ------------------ 你根本不需要关心什么是File，难道在程序世界内， 有什么不是File 的吗 所以你知道，我为什么要写这个“文档”了 --------------------- 为的就是不要100年后的人，看这些英文缩写，好像在考古甲骨文一样，是的，个人估计，当年甲骨文就是当年的媒体写下的；

我问一个ai,什么是“uugf 模型”，他居然说

实际上，应该是gguf

GGUF（GGML Universal File） 是一种专为大语言模型（LLM）和生成式 AI 模型设计的二进制文件格式，核心目标是解决传统模型格式（如 PyTorch 的.bin、TensorFlow 的.pb）在本地部署时的三大痛点：

1. 模型体积过大（动辄几十 GB），普通设备难以运行；
2. 加载速度慢，无法快速启动推理；
3. 依赖复杂框架，跨平台兼容性差。

中国有千年的文化，但是西方简写三个字的文化也别证明是可行的

科学上应该解释不了，为什么gguf 不会和uugf 混淆

这个文档也证明不了，为什么不混淆

但事实就是简写成3字，几乎就不会混淆（人类的认知在三位数以内，不过千）

4个字的gguf更不会混淆了

写一个简单代码，应该有手就能用

作者用i精尽量做简化和测试，应该直接运行的代码

如有环境问题，就留言吧，会尽量做修复

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#没有什么实际作用的代码（实际最后发现；多苟鱼）
import torch
import torch.nn as nn

# 假设一个简单分类模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(28*28, 10)

    def forward(self, x):
        print("测试 forwad这个方法有被调用么")
        x = x.view(x.size(0), -1)
        logits = self.fc(x)
        return logits

model = SimpleModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 模拟数据，拟 batch_size=3，5 个类别
images = torch.randn(32, 28*28)         
labels = torch.randint(0, 10, (32,))    
#logits = torch.randn(3, 5)          # input: (N=3, C=5)
#labels = torch.tensor([1, 0, 4])    # target: (N=3,)，值 ∈ {0,1,2,3,4}

# 前向传播
#当然你在这里前后打印，能看到forward（）调用时间
logits = model(images)
#后打印能，能看到forward（）调用时间
loss = criterion(logits, labels)  # 注意：这里用 logits，不是 softmax 输出

print("Logits shape:", logits.shape)  # [32, 10]
print("Loss:", loss.item())


#什么是：向前传播;              (符号主义vs联结主义)
#什么是： CrossEntropyLoss()；  分类问题的损失函数（CrossEntropyLoss, BCELoss, Nllloss）
#forward()为什么能被调用？      

向前传播

如果只看下面图可能看不懂，但是

x1,x2,a，和y 这一整块都是一个神经网络，而向前传播，只是说神经网络的内部是向前传播而已；

Torch的函数，直译是最不好的翻译，我说的

踏马的，和你翻译的商啊，火啊，XO交叉的没什么关系；；

这个函数重点在于Loss 了多少，公式右下

预测和实际到底差多少（损失），公式原理我也不知道

（除了 CxxxLoss()本身的代码，调用这个代码的代码，请结合上面代码，最终的Pyhton print out 的内容的作用只有一个，如下：）

【核心作用：】把“可训练的张量”变成“可读/可用的数字”

PyTorch 的 loss 是一个带梯度信息的张量，用于反向传播。但人类和大多数系统不需要梯度，只需要知道“损失是多少”。

loss.item() 就是剥离所有计算图信息，只留下干净的数值，便于后续处理。

程序员/用户的【典型应用场景】

监控训练过程（最常见！），程序员需要知道模型是否在“学”，所以每轮打印 loss：

forward方法 in Pytorch

如果你想学一点Torch

一、GGUF 与其他模型格式的关键区别

格式	典型场景	体积	加载速度	依赖	本地部署友好度
GGUF	本地 CPU/GPU 推理	极小（量化后）	极快（mmap）	无（依赖 llama.cpp 等轻量库）	★★★★★
PyTorch（.bin/.pt）	模型训练 / 微调	大（FP32/FP16）	慢	PyTorch+CUDA	★★☆☆☆
Safetensors	安全的模型存储	中（无压缩）	中	依赖 Safetensors 库	★★★☆☆
GGML	早期本地推理格式	小	中	部分框架已淘汰

二、Torch 代码 API

torch.nn.CrossEntropyLoss 的 前向传播方法（即调用 loss_fn(input, target) 时） 接收两个主要参数：

---

✅ 1. input（也常称为 logits）

• 类型：Tensor
• 形状：(N, C) 或 (N, C, d1, d2, ..., dk)
  • N：batch size（样本数量）
  • C：类别数（number of classes）
  • 后面的维度用于像素级分类（如语义分割），例如 (N, C, H, W)
• 含义：模型未经过 softmax 的原始输出（即 logits），不要手动加 softmax！
• 数据类型：通常为 float32 或 float64

⚠️ 注意：CrossEntropyLoss 内部会自动对 input 做 log_softmax，所以你必须传入原始 logits。

---

✅ 2. target

• 类型：Tensor
• 形状：
  • 如果 input 是 (N, C)，则 target 应为 (N,)，每个元素是 类别索引（0 到 C-1）
  • 如果 input 是 (N, C, H, W)（如分割任务），则 target 应为 (N, H, W)，每个位置是类别索引
• 数据类型：必须是 long（即 torch.int64）

❌ 常见错误：把 one-hot 编码当作 target 传入 —— 这是错的！
✅ 正确做法：target 是整数标签，不是 one-hot！

总结

我用AI写的代码

让AI分析

结果，写了一个AI文章

希望你对python 的Text Classifaction 有点了解：

一个理想的训练过程，就是一个正向的，你最终知道目的地，并且能够到，能去掉的这么一个目的地

TextClassifcation 和 这个交叉X损失，能让你判断，是否在前进，；