本站于2023年9月4日。收到“大连君*****咨询有限公司”通知
说我们IIS7站长博客，有一篇博文用了他们的图片。
要求我们给他们一张图片6000元。要不然法院告我们
为避免不必要的麻烦，IIS7站长博客，全站内容图片下架、并积极应诉
博文内容全部不再显示，请需要相关资讯的站长朋友到必应搜索。谢谢！
另祝：版权碰瓷诈骗团伙，早日弃暗投明。
相关新闻：借版权之名、行诈骗之实，周某因犯诈骗罪被判处有期徒刑十一年六个月
叹！百花齐放的时代,渐行渐远!
昨天晚上跑起来一个classification实验，今天发现训练loss在降，然而accuracy永远是0 。。。直觉告诉我evaluation有问题
然后发现自己写了个很愚蠢的bug
accuracy对应的tensor出来是int型的，我用到了一个除法取平均。而pytorch里无论用 / or // 结果都是取整，，accuracy一直就没有。。
所以转换成float就没问题了，，低级bug，下不为例
补充：pytorch tensor division/除法
除法的时候要注意数据类型的问题
a = torch.div(torch.tensor([160, 110]), 0.137)
jupyter notebook就会奔溃, 因为torch.tensor([160, 110])是torch.int64数据类型, 而0.137(或者说torch.tensor(0.137))是torch.float32类型.
如果改成下面这样, 就会顺利运行
a = torch.div(torch.tensor([160, 110]).float(), 0.137)
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持IIS7站长之家博文。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
