梯度没有下降 #24
Comments
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请问你解决了这个问题了吗？我也是遇到了这种情况 |
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作者好像给了一个新的版本，可梯度可以下降。https://github.com/illcat/SGM-for-Multi-label-Classification |
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嗯嗯，我也找到了这个版本，谢谢您啦！
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "yuerxin1997"<[email protected]>;
发送时间: 2019年12月31日(星期二) 上午10:22
收件人: "lancopku/SGM"<[email protected]>;
抄送: "急速"<[email protected]>;"Comment"<[email protected]>;
主题: Re: [lancopku/SGM] 梯度没有下降 (#24)
作者好像给了一个新的版本，可梯度可以下降。https://github.com/illcat/SGM-for-Multi-label-Classification
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We updated the code to PyTorch 1.1.0 and fixed some bugs. The newest code should not have the above problems. |
你好，请问SGM新版本的数据无法下载怎么办，如果你之前下载过新版本中的数据，能否在此贴一个数据链接呢，非常感谢 |
链接: https://pan.baidu.com/s/1DHL1T8l_aEF9GDwt7OU84A 密码: jvr7 |
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非常感谢！
…---原始邮件---
发件人: ***@***.***>
发送时间: 2022年3月25日(周五) 中午1:46
收件人: ***@***.***>;
抄送: ***@***.******@***.***>;
主题: Re: [lancopku/SGM] 梯度没有下降 (#24)
作者好像给了一个新的版本，可梯度可以下降。https://github.com/illcat/SGM-for-Multi-label-Classification
你好，请问SGM新版本的数据无法下载怎么办，如果你之前下载过新版本中的数据，能否在此贴一个数据链接呢，非常感谢
链接: https://pan.baidu.com/s/1DHL1T8l_aEF9GDwt7OU84A 密码: jvr7
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你好，运行了新版本中的train.py，得到了结果，但是没有得到应该得到的sgm_rcv1.pt文件，这样的话在运行predict.py这个文件的时候就缺少了上述训练出来的文件，请问你有遇到相同的情况吗
…---原始邮件---
发件人: ***@***.***>
发送时间: 2022年3月25日(周五) 中午1:46
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主题: Re: [lancopku/SGM] 梯度没有下降 (#24)
作者好像给了一个新的版本，可梯度可以下降。https://github.com/illcat/SGM-for-Multi-label-Classification
你好，请问SGM新版本的数据无法下载怎么办，如果你之前下载过新版本中的数据，能否在此贴一个数据链接呢，非常感谢
链接: https://pan.baidu.com/s/1DHL1T8l_aEF9GDwt7OU84A 密码: jvr7
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你好 还有一个问题想要请教你一下 就是我看作者重新给出的版本里面用的是0.4.1版本的PyTorch，但是0.4.1版本的PyTorch貌似不支持CUDA 所以只能用CPU来运行代码了吗 请问你是怎么运行的这个代码的呢
…---原始邮件---
发件人: ***@***.***>
发送时间: 2022年3月25日(周五) 中午1:46
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主题: Re: [lancopku/SGM] 梯度没有下降 (#24)
作者好像给了一个新的版本，可梯度可以下降。https://github.com/illcat/SGM-for-Multi-label-Classification
你好，请问SGM新版本的数据无法下载怎么办，如果你之前下载过新版本中的数据，能否在此贴一个数据链接呢，非常感谢
链接: https://pan.baidu.com/s/1DHL1T8l_aEF9GDwt7OU84A 密码: jvr7
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你好，这个仓库貌似没了，请问能分享一下代码吗 |
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为什么运行您的代码后从第一次eval()了一下结果：hamming_loss: 0.03198517 | micro_f1: 0.2195。后面一直是这个结果 不变化了呢？
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