PyTorch-Tutorial issues

Batch_size是否为1 比较合适？

如题。请问在训练过程中，batch_size一般为1吗？因为不同的样本似乎有不同的动作选择次数，一次性多个batch训练是不可行的，所以batch_size一般都是1，对吗？

Data Loader for easy mini-batch return in training, the image batch shape will be (50, 1, 28, 28)

注释有误，应为 (64, 1, 28, 28)

自己的深度学习模型可以导入已经预训练好的参数，采用如下的代码可以导入原模型与预训练模型名字相同层的参数。 pretrained_model = models.xxx(pretrained=True) my_model = net() pretrained_dict = pretrained_model.state_dict() model_dict = my_model.state_dict() pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) my_model.load_state_dict(model_dict) 但是如果我的模型和预训练好的模型结构不是完全相同，例如，原预训练模型是若干个conv_2d直接连接而成，而我的模型在每两个conv_2d中间会有一个nn.BatchNorm层，这样导致想要导入参数的层和我模型中的层有错开的情况，再使用上述代码进行导入参数时，由于名字没有办法匹配上，所以就没法按照原先想的吧conv_2d的参数互相导入，请问我说的这种情况有办法解决吗？

HeterCol

There are errors in 301_regression.py and 302_classification.py when plot

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ValueError: max() arg is an empty sequence

jaysoncho92

PyTorch-Tutorial/tutorial-contents/403_RNN_regressor.py contains a weird line of code

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I tried some RNN regression learning based on the code in the "PyTorch-Tutorial/tutorial-contents/403_RNN_regressor.py" file, which did not work for me at all. According to an accepted answer on stack-overflow (https://stackoverflow.com/questions/52857213/recurrent-network-rnn-wont-learn-a-very-simple-function-plots-shown-in-the-q?noredirect=1#comment92916825_52857213),...

BlackTentacle