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

对于我的用例 我需要能够采用 pytorch 模块并解释模块中的层序列 以便我可以以某种文件格式在层之间创建 连接 现在假设我有一个简单的模块 如下所示 class mymodel nn Module def init self input

我试图创建一个张量 如下所示 import torch t torch tensor 2 3 我收到以下错误 类型错误回溯 最近调用 最后 在 gt 1 a torch tensor 2 3 类型错误 tensor 需要 1 个位置参数 但

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

我正在尝试在 Darknet YOLO v2 中训练自定义对象分类器https pjreddie com darknet yolo https pjreddie com darknet yolo 我收集了一个图像数据集 其中大多数尺寸为 6

我试图通过多次向后传递迭代来运行它并在每个步骤更新输入 从而最小化相对于某个目标的一些输入 第一遍运行成功 但在第二遍时出现以下错误 RuntimeError element 0 of variables tuple is volatile

我需要复制一行一个张量 在c API 转换为另一个张量的某些部分 其中开始和结束索引可用 在 C 中我们可以使用类似的东西 int myints 10 20 30 40 50 60 70 std vector

我正在尝试使用列上的逻辑索引对 PyTorch 张量进行切片 我想要与索引向量中的 1 值相对应的列 切片和逻辑索引都是可能的 但是它们可以一起吗 如果是这样 怎么办 我的尝试不断抛出无用的错误 类型错误 使用 ByteTensor 类型的

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

我在 Pytorch 中针对 224x224 大小的图像和 4 个类别训练了这个网络 class CustomConvNet nn Module def init self num classes super CustomConvNet s

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

如何检查 PyTorch 训练期间某些权重是否未更改 据我了解 一种选择可以是在某些时期转储模型权重 并检查它们是否通过迭代权重进行更改 但也许有一些更简单的方法 有两种方法可以解决这个问题 First for name param in

我试图通过 GRU 放置打包和填充的序列 并检索每个序列最后一项的输出 当然我的意思不是 1项目 但实际上是最后一个 未填充的项目 我们预先知道序列的长度 因此应该很容易为每个序列提取length 1 item 我尝试了以下方法 impor

我有一个训练有素的 Transformer NER 模型 我想在未连接到互联网的机器上使用它 加载此类模型时 当前会将缓存文件下载到 cache 文件夹 要离线加载并运行模型 需要将 cache 文件夹中的文件复制到离线机器上 然而 这些文

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

我正在寻找一种有效的 for 循环 避免解决方案来解决我遇到的数组相关问题 我想使用一个巨大的一维数组 A gt size 250 000 用于一维索引的 0 到 40 之间的值 以及用于第二维索引的具有 0 到 9995 之间的值的相同大

如果我运行以下命令 import torch import sys print A sys version print B torch version print C torch cuda is available print D torc

我创建了自己的 BertClassifier 模型 从预训练开始 然后添加由不同层组成的我自己的分类头 微调后 我想使用 model save pretrained 保存模型 但是当我打印它并从预训练上传时 我看不到我的分类器头 代码如下

我试图了解 YOLO v2 是如何训练的 为此 我使用这个 keras 实现https github com experiencor keras yolo2 https github com experiencor keras yolo2在

如何在PyTorch中批量进行推理 如何并行进行推理以加快这部分代码的速度 我从进行推理的标准方法开始 with torch no grad for inputs labels in dataloader predict inputs in