samuelzhoudev的博客

在PyTorch中，对模型参数的梯度置0时通常使用两种方式：model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()。 model.zero_grad() model.zero_grad()的作用是将所有模型参数的梯度置为0。其源码如下： for p in self.parameters(): if p.grad is not None: p.grad.detach_() p.grad.zero_() optimizer.zero_grad()

生成器 生成器是一种使用普通函数语法定义的迭代器。有一个特点是包含yeild都是生成器。生成器不是使用return返回一个值，而是可以生成多个值，每次一个。每次使用yield生成一个值后，函数都将冻结，即在此停止执行，等待被重新唤醒。被重新唤醒后，函数将从停止的地方开始继续执行。 生成器是包含关键字yield的函数，但被调用时不会执行函数体内的代码，而是返回一个迭代器。每次请求值时，都将执行生成器的代码，直到遇到yield或return。yield意味着应生成一个值，而return意味着生成器应停止执行（即

import pandas as pd import csv class my_dialect(csv.Dialect): lineterminator = '\n' delimiter = ';' quotechar = '"' quoting = csv.QUOTE_MINIMAL with open('mydata.csv', 'w') as f: writer = csv.writer(f, dialect=my_dialect) writer.wr