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目录PyTorch grad 与 Optimizer(params) 区别PyTorch grad 与 Optimizer(params) 区别Tensor 可以设置属性 requires_grad=True/False 说明其是否进行梯度更新，而 Optimizer(params) 可以用来指定要进行优化的参数有哪些。那么二者究竟有啥区别，但需要冻结某些参数时，正确的做法又应该是什么，二选一还是都应该设置？我们通过下面的一系列实验进行说明：（除实验一外，其他所有实验中的省略部分参考实验一部分）.

目录Git 分支冲突及解决一、单个分支下多人协作情景一：多人编辑了同一文件情景二：重命名与编辑（一）情景三、删除与编辑情景四、重命名与编辑（二）二、分支合并冲突Git 分支冲突及解决一、单个分支下多人协作情景一：多人编辑了同一文件用户一修改了 readme 并提交：用户二也修改了 readme ，当 pull 的时候因为本地也修改过 readme 了与远程仓库内容不一致了，造成了冲突。这里提示我们本地修改的内容还没有暂存，需要先暂存起来。暂存后，再次 pull，就会自动合并，合并的冲突保存.

Bert Estimator input_fn 函数调用逻辑网上有很多讲 Bert 源码的，本身代码难度不大，主要两个重点，一个是数据集的处理，以满足 masked LM 和 next sentence predict 两个任务的需求，这一部分主要围绕 create_pretaining_data.py 看就行，另一部分就是预训练，主要围绕 run_pretraining.py 和 modeli...

目录1、预先下载了预训练模型，使用过程中报错1、预先下载了预训练模型，使用过程中报错报错场景：在使用 densenet121 模型时，事先下载好模型，并存储到自定义目录下，当导入该模型时报错；原程序片段：# net = models.densenet121(pretrained=True) # 自动下载模型并存储到主目录的 .cache 目录下net = models.densene...