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下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：每天进步一点点呀，要慢慢积累，加油。
1、阅读了论文《Multinomial Distribution Learning for Effective Neural Architecture Search》。论文提出的Performance ranking hypothesis，从想法到写作技巧都值得学习。
2、python的iter()的用法，感觉很方便的样子。
train_loader里是采样得到的几批数据，用iter()函数将train_loader里的数据按批次生成迭代器。
3、pytorch训练模型时的关键几步：
# 首先将上一步求导得到的梯度值清空。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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