03 2022 档案
摘要：原文： https://github.com/DeepRNN/image_captioning/issues/27 递归点击链接： https://docs.python.org/2.5/whatsnew/pep-328.html 解决方法： Update: I solve this issue b
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摘要：https://blog.csdn.net/sophicchen/article/details/103306545
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摘要：观看一下链接即可 https://blog.csdn.net/qq_41368074/article/details/107860126 也可看本人简述： 不参与更新就是不参与反向传播，即设置 requires_grad = False 即可 设置方式： 1 class Net(nn.Module)
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摘要：#高斯分布torch.nn.init.normal_(tensor: torch.Tensor, mean: float = 0.0, std: float = 1.0) → torch.Tensor#均匀分布torch.nn.init.uniform_(tensor: torch.Tensor,
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摘要：直接原因：第一个Epoch训练正常，第一次切换至Eval并进行测试正常，第二个Epochs训练时报错 根本原因：默认Model的模式是 net.train() 但是测试时需要调成 net.eval() 因为再次训练时没调回 train 模式，故出现上述 bug， 只需在训练之前加上 net.trai
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摘要：若canda下载包的时候报错: Remove Error: 'requests' is a dependency of conda and cannot be removed from 可能是conda需要更新了，执行conda update conda 若仍就报改错，执行conda update
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摘要：造成该结果的操作：修改batch_size 128 to 32 根本原因：模型中用了batchnomolization，训练中用batch训练的时候当前batch恰好只含一个sample，而由于BatchNorm操作需要多于一个数据计算平均值，因此造成该错误。 解决方法：在torch.utils.d
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