#5.1_为什么_Pytorch_是动态_Dynamic_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

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EchoNet-Dynamic： 可解释的AI用于逐次跳动的心脏功能评估 EchoNet-Dynamic是一种端到端的逐点深度学习模型，用于 左心室的语义分割 通过整个视频或子采样片段预测射血分数，以及 评估射血分数降低的心肌病。 有关更多详细信息，请参见随附的论文， David Ouyang，Bryan He，Amirata Ghorbani，Neal Yuan，Joseph Ebinger，Curt P.Langlotz，Paul A.Heidenreich，Robert A.Harrington，David H.Liang，Euan A.Ashley和James Y.Zou。 自然，2020年3月25日 数据集 我们共享一组已确定身份的10,030张超声心动图图像，这些图像用于训练EchoNet-Dynamic。 使用OpenCV和pydicom对这些图像进行预处理，包括取消识别

Foundations and modelling of dynamic networks using Dynamic Graph Neural Networks: A survey 动态网络用于广泛的领域，包括社交网络分析、推荐系统和流行病学。将复杂网络表示为随时间变化的结构，网络模型不仅可以利用结构模式，还可以利用时间模式。然而，由于动态网络文学来自不同领域并使用不一致的术语，因此导航具有挑战性。同时，图神经网络 (GNN) 近年来因其在一系列网络科学任务（例如链接预测和节点分类）上表现出色的能力而受到广泛关注。尽管图神经网络很流行并且动态网络模型的好处已经得到证实，但很少有人关注用于动态网络的图神经网络。为了解决这项研究跨越不同领域以及调查动态图神经网络这一事实所带来的挑战，这项工作分为两个主要部分。首先，为了解决动态网络术语的歧义，我们建立了具有一致、详细的术语和符号的动态网络基础。其次，我们使用所提出的术语对动态图神经网络模型进行了全面调查。

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个API结果比较的工具，比较的内容就是Json内容，但是为了实现宽泛的内容相等即只需要字段和值相等即可，不需要字符串严格相等，这种情况下就需要将Json内容字符串转换成具体的对象，出于通用性方面的考虑希望这个工具能比较所有的API结果不单单只是3D的API，所有在反序列化Json字符串时需要一种通用的转换方式，而不是写死的某个类的反序列化，这里介绍的一种思路就是使用dynamic关键字来实现通用反序列化并比较反序列化后的对象是否深度相等即比较对象的各个字段是否相等。深度相等通过两个方法一个字段相等和集合相等，字段相等区分字段名称和字段值是否相等，集合相等则将集合转换成元素，元素再比较字段相等，字段中包含集合的再递归调用实现。

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