lftxd1的博客

简述多头注意力的原理和过程

PYG中，数据类无法自定义，有时候要汇聚多组图数据，此时要求Dateloader的打乱顺序一致使得他们输出相同。

尽管Torch官方提供了自动的显存管理，但是他们并不是都管用。本文提供了一种手动释放显存的方法。

我们使用arr.argsort() 函数实现这个功能top_k=3arr = np.array([2,5,12,6,1])top_k_idx=arr.argsort()[::-1][0:top_k]print(top_k_idx)接下来我们将之封装为函数:def ArrayTopK(top_k,arr) top_k_idx=arr.argsort()[::-1][0:top_k] return top_k_idx...

首先可以使用get_weights() API获取权值。t=watermark_model.layers[1].get_weights()修改t（这个变量的类型大家就自己看啦)t[0][0,0,0,0]=0使用 set_weights(weight) API 设置权重。watermark_model.layers[1].set_weights(t)可以看见已经发生改变。...