Rain
Rain
请问多个领域数据集都有的话就是相当于混合训练同时利用了所有领域信息对吧?
请问这个操作能保证遍历到所有数据吗? def __getitem__(self, index): label = random.randint(1, self.domains_num)
那这个就是能保证遍历数据集长度的数据,但是每次是由哪个 label 对应出来的是随机的对吧?那这样就是遍历的数据 = 1/domains_num * 所有数据集总数据 吗?
您好!请问 datasets.py 里面的 domains_num 是 有多少个领域数据集就设置多少吗?还有 label 是从1 到domains_num 吗? models.py 中的 index0 = torch.cuda.FloatTensor([torch.mean(label[0][0])]) index1 = torch.cuda.FloatTensor([torch.mean(label[0][1])]) index2 = torch.cuda.FloatTensor([torch.mean(label[0][2])]) index3 = torch.cuda.FloatTensor([torch.mean(label[0][3])]) 这个的数目是 domains_num+1还是不管对多少个领域都是0,1,2,3? 多谢了!