pytorch 固定部分参数训练的方法

PGCN 渐进图卷积网络的PyTorch实现,用于半监督节点分类方法[1]。 这项工作是GCN方法[2]的扩展,并找到了GCN的优化网络架构。 预处理的Citeseer,Cora和Pubmed数据集可

ANFIS置信度判别器在多传感器数据融合中有重要作用，但其前提参数的设置十分关键，直接关系到学习收敛的速度和应用的效果，所以应当从该文献中计算得到比较合理的初始参数。

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Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存，有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整，当然如果模型实在太大，那也没办法。

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用于训练和测试深度估计模型的参考PyTorch实现

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