Параметры линейного слоя хранятся в model.weight
и model.bias
. Вам нужно скопировать их перед тренировкой, а потом восстановить. Это немного сложнее, чем то, что вы делаете в своем коде. Пример ниже
# clone and detach so that we have an actual backup copy,
# not merely a reference to the parameters
w1=model.weight.clone().detach()
b1=model.bias.clone().detach()
for i in range(3): # as many experiments as you wish to run
# since we have detached, w1 and b1 are no longer nn.Parameter -
# we have to rewrap them. We keep copying so that the tensors used
# in the computation are separate from the backup copies
model.weight=nn.Parameter(w1.clone())
model.bias=nn.Parameter(b1.clone())
# we reinitialize the optimizer because it looks at model.parameters()
# if not for this line, it would try to optimize the values from
# the previous experiment!
opt=torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-4)
fitmodel(1000,model,loss1,opt)
Нет. Ни один из XPath или XQuery не имеет подобный SQL, обновляют/вставляют/удаляют функциональность.
Необходимо искать реализацию "Средства Обновления XQuery 1.0".
В данный момент (ноябрь 2008), три такие известны:
XPath является языком для обращения к частям XML-документа. Таким образом, это не может иметь никакого оператора DML. Это - избранный оператор по определению.
Смотрите на Средство Обновления XQuery, проверьте Варианты использования XQuery или проверьте страницу рабочей группы Запроса XML.
В SQL Server 2005/8 расширение XQuery назван DML XML и поддерживает модификацию данных с помощью значения замены оператора.