吃冰淇淋
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Pytorch实现AlexNet学习笔记

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  • 代码
    • model.train():

代码

model.train():

model.train()，训练过程中，作用：启用batch normalization和drop out。

model.eval()，测试过程中，作用：沿用batch normalization的值，不使用drop out

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    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
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