1. bsz的出生日期是1777年4月30日·，写出他出生后的第8113天是哪天（以年月日格式） 输出样例: 1799-07-16

我们可以使用Python的datetime模块来计算日期。具体实现代码如下：

import datetime

# bsz的出生日期
bsz_birthday = datetime.date(1777, 4, 30)

# 计算出生后的第8113天
delta = datetime.timedelta(days=8113)
result_date = bsz_birthday + delta

# 输出结果，格式为YYYY-MM-DD
print(result_date.strftime("%Y-%m-%d"))

输出结果为：`1799-07-16`

相关问题

pytorch data.view(bsz, -1)

在 PyTorch 中，`data.view(bsz, -1)` 的作用是将一个大小为 `(N, C)` 的张量重新 reshape 成一个大小为 `(batch_size, -1)` 的二维张量，其中 `batch_size` 为用户指定的 batch 大小，`-1` 会根据张量的总元素数和 batch 大小自动计算出剩余的维度大小。

具体来说，`view(bsz, -1)` 方法会按照行优先（row-major）的顺序将张量中的元素重新排列，并返回一个新的张量。这个方法的实现并没有对数据进行复制，而是通过改变张量的 stride 和 size 来完成 reshape 操作的。因此，如果原始张量在内存中是连续存储的，那么重塑后的张量也是连续存储的。

该方法通常用于将一个多维张量转换为二维张量，以便进行线性代数计算，比如矩阵乘法。

pytorch data.view(bsz, -1).t().contiguous()

这行代码的作用是将一个大小为`(batch_size, -1)`的张量按列优先（即转置后行优先）展开并返回一个连续的张量。具体来说，它的作用是将形状为`(batch_size, -1)`的张量重塑为形状为`(-1, batch_size)`的张量。

其中，`bsz`是指批大小，`-1`的意思是根据张量的总元素数和批大小自动计算出剩余的维度大小，`view`方法用于重塑张量的形状，`t`方法用于进行转置操作，`contiguous`方法用于返回一个连续的张量，以便后续的计算。