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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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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
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目标 使用 pytorch 和 torchvision 创建 conda 环境 Anaconda 导航器 1 8 3 python 3 6 MacOS 10 13 4 我尝试过的 在Navigator中 创建了一个新环境 尝试安装 pyto
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我想找到沿特定轴的张量中非零元素的数量 有没有 PyTorch 函数可以做到这一点 我尝试使用非零 http pytorch org docs master torch html highlight nonzero torch nonzer
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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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我刚刚开始 PyTorch 教程使用 PyTorch 进行深度学习 60 分钟闪电战我应该补充一点 我之前没有编写过任何 python 但其他语言 如 Java 现在 我的代码看起来像 import torch import torchvi
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我正在尝试在 PyTorch 中本地实现宏 F1 分数 F measure 而不是使用已经广泛使用的sklearn metrics f1 score https scikit learn org stable modules generat
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阅读完 pytorch 文档后 我仍然需要帮助来理解之间的区别torch mm torch matmul and torch mul 由于我不完全理解它们 所以我无法简明地解释这一点 B torch tensor 1 1207 0 3137
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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
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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
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有没有办法在 PyTorch 中计算复矩阵的行列式 torch det未针对 ComplexFloat 实现 不幸的是 目前尚未实施 一种方法是实现您自己的版本或简单地使用np linalg det 这是一个简短的函数 它计算我使用 LU
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Is the 批归一化动量约定 http pytorch org docs master modules torch nn modules batchnorm html 默认 0 1 与其他库一样正确 例如Tensorflow默认情况下似乎
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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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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
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下面是使用 pytorch 为两个回归任务构建 DNN 的示例代码 这forward函数返回两个输出 x1 x2 用于大量回归 分类任务的网络怎么样 例如 100 或 1000 个输出 对所有输出 例如 x1 x2 x100 进行硬编码绝对
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交叉熵公式 但为什么下面给出loss 0 7437代替loss 0 since 1 log 1 0 import torch import torch nn as nn from torch autograd import Variable
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我正在尝试推断最初在 PyTorch 中构建的 TFLite 模型 我一直在遵循PyTorch 实现 https github com leoxiaobin deep high resolution net pytorch blob 1ee
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对于神经网络项目 我使用 Pytorch 并使用 EMNIST 数据集 已经给出的代码加载到数据集中 train dataset dsets MNIST root data train True transform transforms T
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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
