一、复现BTG

复现很简单，所以就记录一些乱七八糟的叭

（一）传参

传是否使用cuda的参数的时候，发现传True会报错，后来查到链接
https://stackoverflow.com/questions/43381710/unrecognized-arguments-true
如果什么都不输入，就是True啦

（二）是否使用cuda速度对比

不使用，大概是0.1s一个epoch

使用的话，应该不到0.5s，快了一倍多

二、重跑实验

（一）torch和tf装在一个环境

参考
https://blog.csdn.net/x007664/article/details/115794783

（二）报错：AttributeError: module ‘tensorflow.compat.v2’ has no attribute ‘internal’

降低版本，到2.2就好了

（三）isin（）用法

查看某列是否有某元素，可参考
https://codeantenna.com/a/LrPDQVhiL5
具体

        # 查找【phone_no_m列含有第j个号码的行】，即处理第j个号码
        data_i = df[df['phone_no_m'].isin([listType[j]])]

（四）.loc()&&&.iloc()用法

参考：
https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/81411257

.loc（）和.iloc()都是用来处理行的（当然也可以处理列）

当处理行时，.loc([‘a’])里面是行名；.iloc([0])是行号
当处理列时，可以用.loc([:,[‘A’]])

（五）.groupby()用法

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101284491

（六）发现傻子写的代码

       if (call_dur_sum / 60) / 60 > 0:
            call_matrix[hour,column_index] = 1
        if (call_dur_sum / 60) / 60 < 0:
            call_matrix[hour,column_index] = -1

（七）tensorflow-gpu找不到Gpu device的解决方法记录

安装gpu版本
https://blog.csdn.net/weixin_44178880/article/details/102397378
https://blog.csdn.net/u014090659/article/details/107220275

（八）克服重重困难

1、首先下了个高版本的tf，用不了
2、下了低版本的tf，可以用了
3、用不了gpu，去下gpu
4、tf-gpu版本，和cuda不匹配
5、tf-gpu升级，有的包删不掉
6、又有几个文件，上网查方案，改名。
7、可以用gpu

（九）generator写的有问题

我觉得这个版本没有问题了emmm

def generate_arrays_from_file(train_index,batch_size):
    x = np.load("../processed_data/X_shuffled.npy")
    y = np.load("../processed_data/y_shuffled.npy")
    cnt = 0
    while 1:
        cnt = (cnt*batch_size%len(train_index))//batch_size
        s_index = cnt*batch_size
        e_index = s_index+batch_size
        X = x[train_index[s_index:e_index]]
        X = np.array(X)
        X = X.reshape(-1, X.shape[1], X.shape[2], 1)
        Y = y[train_index[s_index:e_index]]
        cnt+=1
        yield (np.array(X), np.array(Y))

(十)yield使用

https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856
最开始执行函数，是定义迭代器；
把yield当成是return，执行完就停止；
下次再从这里继续执行。