报错尝试：

1. sklearn安装

后面根据一篇博客才知道，sklearn不能直接安装，需要先安装scipy

 最后就能直接运行了，但是又出现了一大难点，numpy包有报错了，不得不说，dependance尤其严重。暂时没想到很好的解决办法，尝试过吧numpy版本更换，终于以失败的结果告终。

 baseline尝试：

 change1:

将样本的预测结果增大，从30改成40，最终训练效不好，成绩下降了0.0098。

  change2:

随机筛选通道数目提高至20个，训练的时长明显增加，分数提高0.0505

附上最终稳定的上分图 🎈🎈🎈

解决方案

        在无数次删除，重新安装之后，找到问题所在，python版本对各种包具有依赖性，从以下图片得出。

        所以索性创建一个新的环境，但是又出现了新的问题，毕竟这山望着那山高，到了这山就翻过这山。以下列举了安装新环境出现的几个问题

1.torch的安装，cuda最高支持版本的查看。

nvidia-smi

2.pyzmq的版本太高，电脑用户名为中文导致，内核出现一直忙的现象

• 降低版本
• 不降低版本，将用户名改为英文