python l.sum().backward()

时间: 2024-04-24 11:25:04 浏览: 87
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python_regress

在Python中，`l.sum().backward()`是用于计算损失函数关于参数的梯度并进行反向传播的操作。在深度学习中，我们通常使用梯度下降法来更新模型的参数，以最小化损失函数。在这个例子中，`l`是损失函数，`sum()`用于计算所有元素的和，`backward()`用于计算梯度并进行反向传播。通过调用`backward()`，我们可以计算出损失函数对于每个参数的梯度，然后可以使用这些梯度来更新参数。 #### 引用[.reference_title] - *1* [l.sum().backward()梯度反向传播时为何要加.sum()函数](https://blog.csdn.net/qq_43369406/article/details/131352560)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [用例子对sum.backward()的浅析](https://blog.csdn.net/lizhibin1/article/details/129548699)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater): """训练模型一个迭代周期（定义见第3章）。""" if isinstance(net, torch.nn.Module): net.train() metric = Accumulator(3) for X, y in train_iter: y_hat = net(X) l = loss(y_hat, y) if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer): updater.zero_grad() l.backward() updater.step() metric.add( float(l) * len(y), accuracy(y_hat, y), y.size().numel()) else: l.sum().backward() updater(X.shape[0]) metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel()) return metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2]

在这种情况下，首先计算损失值的和作为最终的损失值（l.sum().backward()），然后调用updater函数来更新参数（updater(X.shape[0])）。最后，将损失值、准确率和样本数量传入metric.add()进行累加。 ...

def __call__(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() 报错'NoneType' object has no attribute 'cpu' 如何解决

python def __call__(self, input, index=None): if input is None: raise ValueError("Input cannot be None.") output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu...

def __call__(self, input, index=None): if input is None: raise ValueError("Input cannot be None.") output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中执行output = input.grad.cpu().data.numpy() 时报错'NoneType' object has no attribute 'cpu' 如何解决

python def __call__(self, input, index=None): if input is None: raise ValueError("Input cannot be None.") output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output....

def __call__(self, Image, data, index=None): Image.requires_grad_(True) # 将输入设置为需要计算梯度 data.requires_grad_(True) self.model.requires_grad_(True) # self.model.classifier.requires_grad_(True) output = self.forward_static(Image.cuda(), data.cuda()) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() aa = input.grad output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中如何让整个模型参与梯度计算

python self.model.requires_grad_(True) 这将使整个模型中的参数都能够参与梯度计算。同时，也可以将模型中的某些特定层设置为需要计算梯度，例如： python self.model.classifier.requires_grad_(True...

for epoch in range(n_epochs): running_loss = 0.0 correct_train = 0 correct_val = 0 # 训练集 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader, 0): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct_train += (predicted == labels).sum().item() train_acc.append(correct_train / len(train_dataset)) train_loss.append(running_loss / len(train_loader))

这是一个用 Python 语言写出的 for 循环。它的作用是在一个神经网络训练过程中迭代地进行多次训练，即一个 epoch。在循环开始时，定义了三个变量：running_loss、correct_train 和 correct_val，都初始化为 0。在...

详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

这段代码是一个基于PyTorch的神经网络训练过程。代码中使用了torch.optim模块中Adam优化器和ReduceLROnPlateau学习率调度器。其中，Adam优化器用于优化网络的参数，而ReduceLROnPlateau调度器用于自动调整学习率以...

class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数和优化

python class NeuralNetwork: def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np....

train_dataset = MyDataset(train_data) test_dataset = MyDataset(test_data) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) model = GoogleNet(num_classes=10) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(10): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Epoch {}, Test Accuracy: {} %'.format(epoch+1, 100 * correct / total))都需要导入什么软件包

python import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader # 如果自己定义了MyDataset类，也需要导入 from my_dataset import MyDataset # 如果使用了GoogleNet模型，则需要导入该...

class RNN: def init(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化参数 self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01 # 输入层到隐藏层的权重矩阵 self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到隐藏层的权重矩阵 self.Why = np.random.randn(output_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到输出层的权重矩阵 self.bh = np.zeros((hidden_size, 1)) # 隐藏层偏置 self.by = np.zeros((output_size, 1)) # 输出层偏置 # 初始化隐藏状态 self.h = np.zeros((hidden_size, 1)) def forward(self, x): # 更新隐藏状态 self.h = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, self.h) + self.bh) # 计算输出 y = np.dot(self.Why, self.h) + self.by # 返回输出和隐藏状态 return y, self.h def backward(self, x, y, target, learning_rate): # 计算输出误差 dy = y - target # 计算隐藏状态误差 dh = np.dot(self.Why.T, dy) * (1 - self.h ** 2) # 计算权重和偏置的梯度 dWhy = np.dot(dy, self.h.T) dby = np.sum(dy, axis=1, keepdims=True) dWxh = np.dot(dh, x.T) dWhh = np.dot(dh, self.h.T) dbh = np.sum(dh, axis=1, keepdims=True) # 更新权重和偏置 self.Why -= learning_rate * dWhy self.by -= learning_rate * dby self.Wxh -= learning_rate * dWxh self.Whh -= learning_rate * dWhh self.bh -= learning_rate * dbh 帮写一下用online_shopping_10_cats数据集训练以上模型的代码和步骤

可以使用Python中的keras.preprocessing.text.Tokenizer()类来实现这一步骤。代码如下： from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences # 读取...

python中backward函数

在 PyTorch 中，backward() 函数是用于计算梯度的函数，通常与 autograd 模块一起使用。...z = torch.sum(x * y) z.backward() print(x.grad) # tensor([4., 5., 6.]) print(y.grad) # tensor([1., 2., 3.])

loss.backward()的用法

python import torch x = torch.randn(3, requires_grad=True) y = x * 2 loss = y.sum() loss.backward(retain_graph=True) print(x.grad) # tensor([2., 2., 2.]) # 可以再次使用backward方法 loss....

for epoch in range(1000): model.train() for batchidx, (x, label) in enumerate(cifar_train): # [b, 3, 32, 32] # [b] x, label = x.to(device), label.to(device) logits = model(x) # logits: [b, 10] # label: [b] # loss: tensor scalar loss = criteon(logits, label) # backprop optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(epoch, 'loss:', loss.item()) model.eval() with torch.no_grad(): # test total_correct = 0 total_num = 0 for x, label in cifar_test: # [b, 3, 32, 32] # [b] x, label = x.to(device), label.to(device) # [b, 10] logits = model(x) # [b] pred = logits.argmax(dim=1) # [b] vs [b] => scalar tensor correct = torch.eq(pred, label).float().sum().item() total_correct += correct total_num += x.size(0) # print(correct) acc = total_correct / total_num print(epoch, 'test acc:', acc) if __name__ == '__main__': main() ———————————————— 逐行解释以上代码

loss.backward() optimizer.step() print(epoch, 'loss:', loss.item()) 首先使用for循环迭代1000个epoch（训练轮次），每个epoch中，将模型设置为训练模式model.train()。然后使用enumerate函数遍历...

accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0]) print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test accuracy: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), accuracy))调用sklearn.metrics 中的 r2_score 将这段代码的accuracy的指标改写成R平方

python from sklearn.metrics import r2_score # ... output = model(drug_graph, adj) # 假设这里是模型预测的输出结果 loss = criterion(output[train_mask], drug_graph_label[train_mask]) optimizer.zero_...

创建ResNet18模型实例 net = ResNet18() 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) 训练模型 for epoch in range(100): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 输入数据和标签 inputs, labels = data # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 前向传播、计算损失、反向传播、更新权重 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 打印训练统计信息 running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: # 输入数据和标签 images, labels = data # 前向传播、计算预测结果、统计准确率 outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %.2f %%' % (100 * correct / total))

- correct += (predicted == labels).sum().item()：统计正确预测的样本数。 - print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %.2f %%' % (100 * correct / total))：打印测试集上的准确率。 以上...

import numpy as np # 定义神经网络模型 class NeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, learning_rate=0.1): # 初始化权重和偏置 self.weights1 = np.random.randn(input_size, hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_size, output_size) self.bias2 = np.zeros((1, output_size)) # 学习率 self.learning_rate = learning_rate # 前向传播 def forward(self, x): # 第一层 z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 a1 = np.maximum(0, z1) # ReLU激活函数 # 第二层 z2 = np.dot(a1, self.weights2) + self.bias2 return z2, a1 # 训练模型 def train(self, X, y, epochs): for i in range(epochs): # 前向传播，计算预测值和激活值 y_hat, _ = self.forward(X) # 计算损失函数 loss = np.mean((y_hat - y) ** 2) # 反向传播，更新参数 self.backward(X, y, y_hat) # 输出当前状态 print(f"Epoch {i+1}/{epochs}, Loss: {loss}") # 如果损失函数值小于指定值，退出训练 if loss < 0.001: print("训练完成") break # 反向传播 def backward(self, x, y, y_hat): # 计算损失函数的梯度 delta2 = y_hat - y # 计算第二层的参数梯度 dw2 = np.dot(self.a1.T, delta2) db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) # 计算第一层的参数梯度 delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * (self.a1 > 0) dw1 = np.dot(x.T, delta1) db1 = np.sum(delta1, axis=0, keepdims=True) # 更新权重和偏置 self.weights2 -= self.learning_rate * dw2 self.bias2 -= self.learning_rate * db2 self.weights1 -= self.learning_rate * dw1 self.bias1 -= self.learning_rate * db1 # 预测模型 def predict(self, x): y_hat, _ = self.forward(x) return y_hat[0][0] # 用户输入 input_value = input("请输入模型的输入值: ") x_test = np.array([[float(input_value)]]) # 初始化神经网络模型 model = NeuralNetwork(input_size=1, hidden_size=10, output_size=1, learning_rate=0.1) # 训练模型 X_train = np.array([[1], [1.1], [1.2], [2]]) y_train = np.array([[2.21], [2.431], [2.664], [8]]) model.train(X_train, y_train, epochs=1000) # 预测输出值 y_test = model.predict(x_test) print(f"输入值: {x_test[0][0]}, 输出值: {y_test}")

import numpy as np 是 Python 中导入 NumPy 库的语句。这个语句的意思是将 NumPy 库导入到当前的 Python 程序中，并将其命名为 np，以便在程序中使用 NumPy 库中的函数和方法。NumPy 是 Python 中用于科学计算和...

model = HetGraphSAGE(nfeat1=drug_feat_dim, nfeat2=protein_feat_dim, nhid=hidden_size, out_dim=drug_node, gamma=gamma) criterion = nn.MSELoss() # MSE损失函数 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) # 优化器 drug_graph = (torch.ones_like(drug_graph.to_dense())).to_sparse() data = (drug_feat.float(), protein_feat.float(), drug_graph.float(), drug_protein_graph.float()) for epoch in range(epochs): model.train() # 模型在train模式 optimizer.zero_grad() # zero_grad 清除上一次的一些梯度 output = model(data) # forward loss = criterion(output[train_mask].float(), drug_graph_label[train_mask].float()) # 只计算Train节点的损失 # 测试模型准确率 #accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0]) #print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test accuracy: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), accuracy)) r2 = r2_score(drug_graph_label[test_mask].squeeze().detach().numpy(), output[test_mask].squeeze().detach().numpy()) print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test R2_score: {:.4f}".format( epoch + 1, epochs, loss.item(), r2)) loss.backward() optimizer.step() 怎么改成用optuna调参

python import optuna def objective(trial): # 定义超参数搜索范围 lr = trial.suggest_float('lr', 1e-5, 1e-2, log=True) weight_decay = trial.suggest_float('weight_decay', 1e-6, 1e-3, log=True) ...

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Symfony2框架打造的RESTful问答系统icare-server

资源摘要信息:"icare-server是一个基于Symfony2框架开发的RESTful问答系统。Symfony2是一个使用PHP语言编写的开源框架，遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式。本项目完成于2014年11月18日，标志着其开发周期的结束以及初步的稳定性和可用性。" Symfony2框架是一个成熟的PHP开发平台，它遵循最佳实践，提供了一套完整的工具和组件，用于构建可靠的、可维护的、可扩展的Web应用程序。Symfony2因其灵活性和可扩展性，成为了开发大型应用程序的首选框架之一。 RESTful API（ Representational State Transfer的缩写，即表现层状态转换）是一种软件架构风格，用于构建网络应用程序。这种风格的API适用于资源的表示，符合HTTP协议的方法（GET, POST, PUT, DELETE等），并且能够被多种客户端所使用，包括Web浏览器、移动设备以及桌面应用程序。 在本项目中，icare-server作为一个问答系统，它可能具备以下功能： 1. 用户认证和授权：系统可能支持通过OAuth、JWT（JSON Web Tokens）或其他安全机制来进行用户登录和权限验证。 2. 问题的提交与管理：用户可以提交问题，其他用户或者系统管理员可以对问题进行管理，比如标记、编辑、删除等。 3. 回答的提交与管理：用户可以对问题进行回答，回答可以被其他用户投票、评论或者标记为最佳答案。 4. 分类和搜索：问题和答案可能按类别进行组织，并提供搜索功能，以便用户可以快速找到他们感兴趣的问题。 5. RESTful API接口：系统提供RESTful API，便于开发者可以通过标准的HTTP请求与问答系统进行交互，实现数据的读取、创建、更新和删除操作。 Symfony2框架对于RESTful API的开发提供了许多内置支持，例如： - 路由（Routing）：Symfony2的路由系统允许开发者定义URL模式，并将它们映射到控制器操作上。 - 请求/响应对象：处理HTTP请求和响应流，为开发RESTful服务提供标准的方法。 - 验证组件：可以用来验证传入请求的数据，并确保数据的完整性和正确性。 - 单元测试：Symfony2鼓励使用PHPUnit进行单元测试，确保RESTful服务的稳定性和可靠性。 对于使用PHP语言的开发者来说，icare-server项目的完成和开源意味着他们可以利用Symfony2框架的优势，快速构建一个功能完备的问答系统。通过学习icare-server项目的代码和文档，开发者可以更好地掌握如何构建RESTful API，并进一步提升自身在Web开发领域的专业技能。同时，该项目作为一个开源项目，其代码结构、设计模式和实现细节等都可以作为学习和实践的最佳范例。 由于icare-server项目完成于2014年，使用的技术栈可能不是最新的，因此在考虑实际应用时，开发者可能需要根据当前的技术趋势和安全要求进行相应的升级和优化。例如，PHP的版本更新可能带来新的语言特性和改进的安全措施，而Symfony2框架本身也在不断地发布新版本和更新补丁，因此维护一个长期稳定的问答系统需要开发者对技术保持持续的关注和学习。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依