如何重用Paddle的张量？
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昨天那个模型初始化报错问题是重用Paddle张量导致的。原来Paddle张量默认只能使用一次。比如判别器训练用过了，下次生成器不可以直接再用。我只能重新用 fluid.dygraph.to_varialbe() 又转了一个。有什么办法可以让多个模型重用这个Paddle张量么？
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paddle的a和b没有注释看起来是真的累
主要是变种的cycleban让人眼花
两个生成器、四个判别器，然后我还把判别器给拆了
两个G，四个D？。。。。。。有这么多D吗
那篇文章里把 cyclegan 里判别 a2b 和 b2a2b 的任务分给两个判别器承担
盘被 a2b 用的7层的 nlayers 判别器，判别 b2a2b 用的 5 层的 nlayers 判别器
是为了抑制过拟合吧
按照论文的设置，空怕得用脚本任务的 8 卡才能不太等～～
具体问题具体分析 看到了CycleGAN中b2a的问题
这句话有点绕 没太明白
就是从a 域到b 域迁移风格时，判别用a 域图片生成的b域图片用一个判别器，再判别这个生成的b 域图片在反过来生成a 域的图片（用于consistency loss 计算），用另一个判别器
详细解释可以搜ugatit 论文
CycleGAN是吧
嗯，就是“文艺大佬”你讲的那个cyclegan～～
文艺大佬？
直男问号
我觉得科技人更需要文艺范儿，真滴
确实，理工男也得有一些人文情怀
网络小说大都理工的写的，以后是ai 写了吧～～
依据理工的AI思维写的
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