摘要：
2020.3.10 发现数据集没有完整的上传到谷歌的colab上去，我说怎么计算出来的step不对劲。 测试集是完整的。 训练集中cat的确是有10125张图片，而dog只有1973张，所以完成一个epoch需要迭代的次数为： (10125+1973)/128=94.515625，约等于95。 顺便 阅读全文
posted @ 2020-03-09 23:51
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保存模型总体来说有两种： 第一种：保存训练的模型，之后我们可以继续训练 （1）保存模型 state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch } torch.save(sta 阅读全文
posted @ 2020-03-09 20:21
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给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。 说明：解集不能包含重复的子集。 示例: 输入: [1,2,2]输出:[ [2], [1], [1,2,2], [2,2], [1,2], []] class Solution: def subsetsWithDup(s 阅读全文
posted @ 2020-03-09 19:52
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2020.3.10 发现数据集没有完整的上传到谷歌的colab上去，我说怎么计算出来的step不对劲。 测试集是完整的。 训练集中cat的确是有10125张图片，而dog只有1973张，所以完成一个epoch需要迭代的次数为： (10125+1973)/128=94.515625，约等于95。 顺便 阅读全文
posted @ 2020-03-09 13:38
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