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解释 criterions = nn.BCELoss().to(device)
解释 criterions = nn.BCELoss().to(device)
时间: 2023-12-18 07:04:08
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这行代码的作用是定义一个二元交叉熵损失函数,用于衡量模型的输出与实际标签之间的差距。其中 nn 表示 PyTorch 中的神经网络模块,BCELoss 表示二元交叉熵损失函数,to(device) 表示将损失函数移动到指定的设备上进行计算。在模型训练过程中,我们可以通过最小化这个损失函数来优化模型的参数,使得模型的输出更加接近实际标签。
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本资源出处:https://github.com/aneasystone/mysql-deadlocks 在工作和学习的过程中偶尔会遇到死锁问题,虽然这种问题遇到的概率不大,但每次遇到的时候要想彻底弄懂其原理并找到解决方案却并不容易。这个项目收集了一些常见的 MySQL 死锁案例,大多数案例都来源于网络,并对其进行分类汇总,试图通过死锁日志分析出每种死锁的原因,还原出死锁现场。 实际上,我们在定位死锁问题时,不仅应该对死锁日志进行分析,还应该结合具体的业务代码,或者根据 binlog,理出每个事务执行的 SQL 语句。
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