07 2019 档案
摘要：有的时候需要我们通过一定机制来调整学习率，这个时候可以借助于torch.optim.lr_scheduler类来进行调整；一般地有下面两种调整策略：(通过两个例子来展示一下) 两种机制：LambdaLR机制和StepLR机制； （1）LambdaLR机制： optimizer_G = torch.o
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摘要：这里简短地谈一下如题的三篇论文： 参考：https://blog.csdn.net/gdymind/article/details/82696481 （1）pix2pix:从一张图片生成另一张图片 pipeline如下，其中generator为U-net； （2）Cycle GAN：pix2pix需
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摘要：如果在train.py中调用了1.py中的A方法，则A中的相对路径按照train.py来写！
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摘要：（1）关于调试的一个小技巧： 在上面下栏的调试界面中可以修改变量a的值； （2）指定参数执行脚本： 第一步在run中指定edit configuration，然后在Parameters中指定训练的参数； （3）关于空格和缩进问题 （4）快速浏览源码接口文档: 鼠标放到对应函数位置处，使用“Ctrl
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