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我试图提取矩阵每一行中的唯一值并将它们返回到同一个矩阵中 重复值设置为 0 例如 我想转换 torch Tensor 1 2 3 4 3 3 4 1 6 3 5 3 5 4 to torch Tensor 1 2 3 4 0 0 0 1 6
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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
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我想知道是否有办法用我自己的值初始化 pytorch 卷积过滤器 例如 我有一个元组 0 8423 0 3778 3 1070 2 6518 我想用这些值初始化 2X2 过滤器 我该怎么做 我查找了一些答案 但他们大多使用火炬正态分布和其他
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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
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问题描述 在使用由自定义数据集制作的 Pytorch 数据加载器进行神经网络训练期间 我遇到了奇怪的行为 数据加载器设置为workers 4 pin memory False 大多数时候 训练都顺利完成 有时 训练会随机停止 并出现以下错误
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我正在尝试使用地面真实深度图 姿势信息和相机矩阵将帧从视图 1 扭曲到视图 2 我已经能够删除大部分 for 循环并将其矢量化 除了一个 for 循环 扭曲时 由于遮挡 视图 1 中的多个像素可能会映射到视图 2 中的单个位置 在这种情况下
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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
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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
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我有一个火炬张量如下 a tensor 0 2215 0 5859 0 4782 0 7411 0 3078 0 3854 0 3981 0 5200 0 1363 0 4060 0 2030 0 4940 0 1640 0 6025 0
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我有一个包含 1000 个示例的数据集 其中每个示例都有5特征 a b c d e 我想喂7LSTM 的示例 以便它预测第 8 天的特征 a 阅读 nn LSTM 的 Pytorchs 文档 我得出以下结论 input size 5 hid
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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
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我有时间序列序列 我需要通过将零填充到矩阵中并在 keras 中使用 keras layers Masking 来将序列的长度固定为一个数字 我可以忽略这些填充的零以进行进一步的计算 我想知道它怎么可能在 Pytorch 中完成 要么我需要
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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
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假设我想将神经网络的所有参数相乘PyTorch 继承自的类的实例torch nn Module http pytorch org docs master nn html torch nn Module by 0 9 我该怎么做呢 Let n
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当尝试创建神经网络并使用 Pytorch 对其进行优化时 我得到了 ValueError 优化器得到一个空参数列表 这是代码 import torch nn as nn import torch nn functional as F fro
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OpenAI 的强化学习 REINFORCE 和 actor critic 示例具有以下代码 加强 https github com pytorch examples blob master reinforcement learning r
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我想知道如何计算多类分割的骰子系数 这是计算二元分割任务的骰子系数的脚本 如何循环每个类并计算每个类的骰子 先感谢您 import numpy def dice coeff im1 im2 empty score 1 0 im1 numpy
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我正在尝试实现一个接收两张图像的暹罗网络 我加载这些图像并创建两个单独的数据加载器 在我的循环中 我想同时遍历两个数据加载器 以便我可以在两个图像上训练网络 for i data in enumerate zip dataloaders1
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我试图将现有的经过训练的 PyTorch 模型移植到 Keras 中 在移植过程中 我陷入了LSTM层 LSTM 网络的 Keras 实现似乎具有三种状态类型的状态矩阵 而 Pytorch 实现则具有四种状态矩阵 例如 对于hidden l
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我对我的代码做了一些小小的修改 以便它不使用 DataParallel and DistributedDataParallel 代码如下 import argparse import os import shutil import time
