关于模型 Train.py 的几点疑问

[Alex-a233]

以下疑问以 Train.py 的最新版本为准。

1. 第 110 行的 (epoch + 1) % 1 == 0
   所有整数对 1 取余的结果都是 0。所以如果作者您的用意是每次训练完一个周期都对比一下各周期下不同模型的 mdice 系数的话，那么为什么要用这个取余运算呢？我反复看了这一行代码总觉得似乎没有必要写，也可能是我没有真正理解您的用意，烦请您指教！

2. 第 215 行的 for epoch in range(1, opt.epoch):
   您的论文里说的是训练 100 个周期，但是我看这行代码是从 1 开始到 99 结束，也就是说实际上模型只训练了99个周期吗？

[dongbo1998]

您好！
->1：对于 (epoch + 1) % 1 == 0，在提交版本中，确实是无用代码，请忽略。该代码主要在实验时，对n（而非1）进行取余，便于跳过部分epoch，减少实验周期。
->2：事实上是的，为了便于标记，从1开始计数。

byt：由于数据量原因，存在一定的波动，参数可进一步调整，从而获得最优的效果。

[Alex-a233]

我明白了，非常感谢您的回复！

[Alex-a233]

前辈，不好意思~这里还有一点点问题

然后我看您代码里用的是这个

[Alex-a233]

前辈，对不起~又发现有一个地方不太理解

您论文里的公式9如下图最后是f的转置乘以从GCN中输出的特征图G。

但是我看代码里写的是 f 乘以 G