python-leetcode-打家劫舍 III

最新推荐文章于 2025-04-29 12:29:58 发布

Joyner2018

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分类专栏： python 文章标签： leetcode 算法职场和发展

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337. 打家劫舍 III - 力扣（LeetCode）

这个问题可以通过动态规划解决。可以通过递归的方式来解决每个房子的最大偷窃金额，递归过程中，我们会记录每个房子是否偷或不偷时能够获得的最大金额。

思路：

对于每个房子，我们有两种选择：
- 偷这个房子，那么它的直接相邻（父亲和孩子）就不能被偷。
- 不偷这个房子，那么它的孩子可

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MMDetection 设置某个模块下的所有权重都是不需要梯度怎么设置？
Joyner2018: 这是多卡训练下报的错误。首先采用单卡则不会报错；其次，多卡下运行，你的网络中有一些多余网络层初始化了，但是训练的时候，loss回传的时候，没有使用到它。mmdetection更新网络的时候，就不知道如何更新这部分网络层权重。这个错误信息也给了提示了，你在配置文件中加上find_unused_parameters=True，可以暂时解决这个问题。或者你自己再查看还具体是哪个部分的网络没有参与到loss回传，然后把它去掉。
MMDetection 设置某个模块下的所有权重都是不需要梯度怎么设置？
tangerine_u: 我一旦冻结了参数就会遇到这样的错误，是哪里出错了呀 RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. This error indicates that your module has parameters that were not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by passing the keyword argument find_unused_parameters=True to torch.nn.parallel.DistributedDataParallel, and by making sure all forward function outputs participate in calculating loss. If you already have done the above, then the distributed data parallel module wasn't able to locate the output tensors in the return value of your module's forward function. Please include the loss function and the structure of the return value of forward of your module when reporting this issue (e.g. list, dict, iterable). Parameter indices which did not receive grad for rank 0: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51
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Ttcoffee_2048: 看你观看太少了，关注你一下吧
python 如何传入参数？
阿J~: 这个太秀了，支持博主
YOLOv8配置文件应该如何命名？
weixin_50254443: hao

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