使用国内源来安装pytorch（速度很快）

我想使用仅包含 1 个模型之前未见过的附加标签的新数据集来微调已经微调的 BertForSequenceClassification 模型 这样 我想向模型当前能够正确分类的标签集添加 1 个新标签 此外 我不希望随机初始化分类器权重 我想

我需要计算图像数据集中 RGB 值的协方差矩阵 然后将 Cholesky 分解应用于最终结果 RGB 值的协方差矩阵是 3x3 矩阵 M 其中 M i i 是通道 i 的方差 M i j 是通道 i 和 j 之间的协方差 最终结果应该是这样

我在 PyTorch 上运行 CNN torch cuda is available 函数返回 false 并且未检测到 GPU 不过 我可以使用 GPU 运行 Keras 模型 这是我的系统信息 操作系统 Ubuntu 18 04 3 P

我已经从 MNIST 数据集中下载了一些示例图像 jpg格式 现在我正在加载这些图像来测试我的预训练模型 transforms to apply to the data trans transforms Compose transforms

如何检查两个 PyTorch 张量在语义上是否相等 考虑到浮点错误 我想知道元素是否仅相差一个小的 epsilon 值 在撰写本文时 这是最新稳定版本 0 4 1 中的一个未记录的函数 但文档位于master unstable branch

在 PyTorch 中 以下两种将张量 或模型 发送到 GPU 的方法有什么区别 Setup X np array 1 3 2 3 2 3 5 6 1 2 3 4 X model X torch DoubleTensor X Method

我想看看 conv1d 模块是如何实现的https pytorch org docs stable modules torch nn modules conv html Conv1d https pytorch org docs stabl

我在用Cuda and Pytorch 1 4 0 当我尝试增加batch size 我遇到以下错误 CUDA out of memory Tried to allocate 20 00 MiB GPU 0 4 00 GiB total c

我该如何使用torch stack将两个张量与形状堆叠a shape 2 3 4 and b shape 2 3 没有就地操作 堆叠需要相同数量的维度 一种方法是松开并堆叠 例如 a size 2 3 4 b size 2 3 b torc

这个问题在这里已经有答案了 我有两个数组 A np array 3 1 4 1 1 4 B np array 0 1 5 2 4 5 2 3 5 是否可以使用numpy isin二维数组按行排列 我想检查一下是否A i j is in B

我正在尝试为重整变压器实现一个分类头 分类头工作正常 但是当我尝试更改配置参数之一 config axis pos shape 即模型的序列长度参数时 它会抛出错误 Reformer embeddings position embeddin

在GPU上训练 num gpus设置为1 device ids list range num gpus model NestedUNet opt num channel 2 to device model nn DataParallel m

这是我第一次使用 GAN 我面临着判别器多次优于生成器的问题 我正在尝试重现PA模型来自本文 http openaccess thecvf com content ICCV 2017 papers Sajjadi EnhanceNet Si

我不明白如何标准化Pytorch works 我想将平均值设置为0和标准差1跨越张量中的所有列x形状的 2 2 3 一个简单的例子 gt gt gt x torch tensor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 gt

nn Module cuda 将所有模型参数和缓冲区移动到 GPU 但为什么不是模型成员张量呢 class ToyModule torch nn Module def init self gt None super ToyModule se

我有一个张量X like 0 1 0 5 1 0 0 1 2 0 我想实现一个名为的函数filter positive 它可以将正数据过滤成新的张量并返回原始张量的索引 例如 new tensor index filter positive

In Pytorch RNN 实现 http pytorch org docs master nn html highlight rnn torch nn RNN 有两个偏差 b ih and b hh 为什么是这样 它与使用一种偏差有什么

我有以下代码 import torch import torch nn as nn model nn Sequential nn LSTM 300 300 nn Linear 300 100 nn ReLU nn Linear 300 7

我有一层layer in an nn Module并在一次中使用两次或多次forward步 这个的输出layer稍后输入到相同的layer pytorch可以吗autograd正确计算该层权重的梯度 def forward x x self

Keras 和 PyTorch 使用不同的参数进行填充 Keras 需要输入字符串 而 PyTorch 使用数字 有什么区别 如何将一个转换为另一个 哪些代码在任一框架中获得相同的结果 PyTorch 还采用参数 in channels o