In situation of finetuning, parameters in backbone network need to be frozen. To achieve this target, there are two steps. First, locate the layers and change their requires_grad attributes to be False. for param in net.backbone.parameters(): param.r…

一.函数非固定参数 1.默认函数,我们在传参之前,选给参数指定一个默认的值.默认参数特点是非必须传递的. def test(x,y=2): print(x) print(y) print("------没有给默认参数传值------") test(1) print("------给默认参数传位置参数------") test(1,3) print("------给默认参数传关键字参数------") test(1,y=3) #返回值: -----…

本节内容 1.概述 2.默认参数 3.参数组 4.总结 一.概述 在上一篇博客中我已经写了,位置参数和关键字参数,下面我们来谈谈默认参数和参数组 二.默认参数 默认参数指的是,我们在传参之前,先给参数制定一个默认的值.当我们调用函数时,默认参数是非必须传递的. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 def test(x,y=2):     print(x)     print(y)   print("-----data1---…

先看一个固定参数栗子: def func1(x, args): print(x, args) func1(1,22) ====================1 22 ==================== 再看非固定参数: def func(x, *args, **kwargs): print(x, args, kwargs) func('1', w='44') ====================1 () {'w': '44'} ==================== 再来一份: d…

函数非固定参数 1.默认参数: 代码如下: def information_register(name,age,country,sex): print("----注册信息------") print("姓名:",name) print("age:",age) print("国籍:",country) print("课程:",course) information_register("山炮"…

每篇一句 黄金的导电性最好,为什么电脑主板还是要用铜? 飞机最快,为什么还有人做火车? 清华大学最好,为什么还有人去普通学校? 因为资源都是有限的,我们现实生活中必须兼顾成本与产出的平衡 前言 上文 介绍了Spring MVC用于处理入参的处理器:HandlerMethodReturnValueHandler它的作用,以及介绍了最为常用的两个参数处理器子类:PathVariableMethodArgumentResolver和RequestParamMethodArgumentResolver.…

pytorch固定部分参数 不用梯度 如果是Variable,则可以初始化时指定 j = Variable(torch.randn(5,5), requires_grad=True) 但是如果是m = nn.Linear(10,10)是没有requires_grad传入的 for i in m.parameters(): i.requires_grad=False 另外一个小技巧就是在nn.Module里,可以在中间插入这个 for p in self.parameters(): p.requi…

python函数参数传递,位置参数,默认参数,关键词参数,最后介绍一个非固定参数,就可以向函数传递一个列表,元组,字典,具体看看用法 1,有一个* 号的参数情况 def goos_stu(id,*user): for u in user          print(u) goos_stu(1,'xiaomi','jimu','dat') 或者传递列表形式 def goos_stu(id,*user): for u in user          print(u) goos_stu(1,*['…

背景:基于PyTorch的模型,想固定主分支参数,只训练子分支,结果发现在不同epoch相同的测试数据经过主分支输出的结果不同. 原因:未固定主分支BN层中的running_mean和running_var. 解决方法:将需要固定的BN层状态设置为eval. 问题示例: 环境:torch:1.7.0 # -*- coding:utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net…

最后在做的页面,比如用户数据(用户头像,名称,年龄)这些信息,因为大部分页面都要用,之前是通过url地址传,另一页面接收.考虑到这样做会让url过长,因此,尝试使用cookie,把固定的值保存在cookie,其它页面拿出来就可以使用. 在此之前,先写通过url传值与取值的过程.url通过跳转页面,给跳转页的url问号后拼接参数的方法传值: //问号后的userId / dialogId都是要传的参数 //如果有多个参数,就用“&”拼接 window.location.href = 'doctor…