撸破天: MC Dropout其实就是一个贝叶斯神经网络了，现在实现贝叶斯神经网络主要两种方法，一种就是MC Dropout，另外一种就是变分推断（VI）。VI与MC Drop不一样，对于VI方法，模型的每一个参数不是一个的值，而是一个概率分布，在训练和推理的时候，参数相当于从概率分布里面抽样；而对于MC Dropout，模型的每一个参数都是固定的，只是在预测和推理的时候，以某个概率随机抽取模型参数。 单纯的MC Dropout或者VI，捕获的是模型的不确定性，不能捕获数据的不确定性，如果要捕获数据的不确定性，模型应该采用概率模型，就是模型的输出应该是一个概率分布，正常来说，对于回归，模型的输出可以设置成一个正太分布，对于分类，可以将模型的输出定义为一个OneHotCategorical分布！比如对于回归任务来说，非概率模型的输出是一个值，而概率模型的输出是一个概率分布，比如可以将输出y定义为正态分布，正太分布是一个双参数模型，分别是均值和标准差，那么模型的输出层应该是输出一个高斯分布，倒数第二层应该有两个节点并且没有激活函数，一个节点输出均值miu，另外一个节点输出标准差sigma，sigma还需要进行sigma = softplus(sigma)的操作，确保sigma为正。 如果选择概率模型，模型的最后一层的输出是一个概率分布，那么损失函数应该采用负对数似然函数NLL： def NLL(y_true, y_hat): return y_hat.log_prob(y_true)

whumrz: 我怎么把pytorch自带的cudatoolkit设置环境变量啊，我需要检测到cuda的路径

白话机器学习: 优质好文，博主的文章细节到位，内容干货很多，感谢博主的分享，期待博主持续带来更多好文！

WONALM: 大佬，我在最后调出gazabo里的无人机的那行代码卡住了，也没报错，就是卡在中间了，然后我想起来，在安装相关依赖时误装了gazabo相关的（wegt http://packages.osrfoundation.org/gazebo.key -O - | sudo apt-key add -)，是不是在这导致的冲突啊，那怎么删掉呢？不知道是哪个文件

桐宝_: 谢谢大佬~~ 增加一个如何下载cudatoolkit的方法。我们在参考不同的文章下pytorch的时候，有的自己下载了，有的没下载。可以自己看一下pip list。 没有的话可以： conda install cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia 版本自己调整即可。