小编Dr.*_*ick的帖子

假设我有一个矩阵和一个向量，如下所示：

x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])

y = torch.tensor([0, 2, 1])

有没有办法切片它x[y]所以结果是：

res = [1, 6, 8]

所以基本上我取第一个元素y并取x对应于第一行和元素列的元素。

干杯

我对 pycharm 非常精通，但这是我第一次遇到这个问题。

1. 我创建了一个conda环境
2. 找到我所在的 conda 可执行文件/home/my_username/.miniconda3/envs/py39/bin/python
3. 将其添加到 pycharm 会产生：

我尝试搜索这个问题和错误，但结果没有帮助。如果相关的话，我正在使用 fedora 36。

编辑： 的输出which conda是：

/home/my_username/.miniconda3/condabin/conda

然后尝试按照Pycharm: Conda 可执行路径为空中的建议将其添加为解释器：

昨天，我为我的应用程序推送了基础镜像层，其中包含运行所需的环境my_app。

这一推动是巨大的，但它已经完成并在我的仓库中完成。

这是目前我本地机器上的图像情况：

\xe2\x9e\x9c  docker images                          \nREPOSITORY               TAG                 IMAGE ID       CREATED          SIZE\ndr_prof_patrick/my_app   my_app_v0           7e4cb75b4735   22 minutes ago   5.36GB\ndr_prof_patrick/my_app   my_app_base_image   b1cccd87e4f7   37 hours ago     5.35GB\npython                   3.8                 67ec76d9f73b   8 days ago       909MB\npython                   3                   f48ea80eae5a   8 days ago       917MB\n\n

我对图像进行了一些细微的更改，如下所示：

\xe2\x9e\x9c  docker history dr_prof_patrick/my_app:my_app_v0\nIMAGE          CREATED          CREATED BY                                      SIZE      COMMENT\n7e4cb75b4735   22 minutes ago   /bin/sh -c #(nop)  CMD ["python3" "main.py"]    0B        \n55fe27affa9a   22 minutes ago   /bin/sh -c pip install -r requirements.txt      16.1kB    \n3eba19411e42   22 minutes ago   /bin/sh -c …

我使用 Pytorch 库，正在寻找一种方法来冻结模型中的权重和偏差。

我看到了这两个选项：

1. model.train(False)

2. for param in model.parameters(): param.requires_grad = False

有什么区别（如果有的话）以及我应该使用哪一个来冻结模型的当前状态？