深度学习代码实现及遇到的问题解决方法笔记
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- 在打印过程中，为确保所有被省略的张量信息完整呈现，可设置打印选项：torch.set_printoptions(threshold=np.inf)
- 关于优化器的配置与选择：
optimizer = torch.optim.Adam([*i3d.parameters()] + [*evaluator.parameters()],lr=args.lr, weight_decay=args.weight_decay)
optimizer = torch.optim.SGD([*i3d.parameters()] + [*evaluator.parameters()],lr=args.lr,momentum=0.9)
optimizer = torch.optim.Adagrad([*i3d.parameters()] + [*evaluator.parameters()], lr=args.lr)
- 代价函数
criterion = nn.KLDivLoss()
criterion_dive_classifier = nn.CrossEntropyLoss()
criterion_caption = utils全部评论 (0)
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