自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图：

点击选择上传的图片

格式为PNG、JPG，宽度*高度大于1920*100像素，不超过2MB，主视觉建议放在右侧，请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片！

博客底图：

点击选择上传的图片

图片格式为PNG、JPG，不超过1MB，可上下左右平铺至整个背景

栏目图：

点击选择上传的图片

图片格式为PNG、JPG，图片宽度*高度为300*38像素，不超过0.5MB

主标题颜色：

RGB颜色，例如：#AFAFAF

Hover：

RGB颜色，例如：#AFAFAF

副标题颜色：

RGB颜色，例如：#AFAFAF

预览取消提交

自定义博客皮肤

-+

上一步保存

DRACOYU的博客

博客等级

码龄9年

136
原创

324
点赞

1424
收藏

8434
粉丝

关注

私信

分类专栏

最新评论

深度学习中的不确定性：What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision
qq_30499851: 作者你好，在偶然不确定性中，σ是如何得到的。如何构建对应的loss function
caffemodel修改 layer name，修改参数层
Qinghuan1958: for layer_name, param in net_old.params.items():
半监督学习：Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher
TalentO_o: 引用「一个问题，利用 EMA 能得到当前 epoch 下模型准确的 prediction 吗？在训练前期，」这块看不懂了
关于pytorch中的distributedsampler函数使用
DashingPig: 哈哈，刚问完一样的问题，才发现层主你已经说出了答案
关于pytorch中的distributedsampler函数使用
DashingPig: 你好博主，我想请问下，如果使用了torch.utils.data.distributed.DistributedSampler，我们想要打乱数据集的顺序，所以使用了(1)sampler.set_epoch或 (2)torch.utils.data.BatchSampler中将shuffle设置为True；(1)和(2)的效果是一样的吗

transformers

关注

文章平均质量分 76

关注数：文章数：2 文章阅读量：4317 文章收藏量：18

作者: DRACO于

这个作者很懒，什么都没留下…

展开