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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

我正在训练最新版本的layoutLMv3模型 但在开始训练时trainer train 出现以下错误 请帮我解决它 我使用的是 v100 4 GPU RuntimeError Traceback most recent call last

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

我有一个数据集 其中类值以 1 步从 2 到 2 i e 2 1 0 1 2 其中 9 标识未标记的数据 使用一种热编码 self one hot encode labels 我收到以下错误 RuntimeError index 1 is

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

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

这个问题在这里已经有答案了 我有 2 个名为x and list它们的定义如下 x torch tensor 3 list torch tensor 1 2 3 4 5 现在我想获取元素的索引x from list 预期输出是一个整数 2

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

如何针对不同的情况使用不同的数据增强 转换 Subset在 PyTorch 中吗 例如 train test torch utils data random split dataset 80000 2000 train and test将具

将 pytorch 的 autograd 与 joblib 混合似乎存在问题 我需要并行获取大量样本的梯度 Joblib 与 pytorch 的其他方面配合良好 但是 与 autograd 混合时会出现错误 我做了一个非常小的例子 显示串行

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

我正在尝试使用 torch distributed 将 PyTorch 张量从一台机器发送到另一台机器 dist init process group 函数正常工作 但是 dist broadcast 函数中出现连接失败 这是我在节点 0

我正在尝试做 pytorch 教程 当我尝试将他们的设备设置为 cuda 时 它不起作用并且我的代码运行被卡住 有关具体信息 我正在使用 conda 环境 蟒蛇3 7 3 火炬1 3 0 cuda 10 2 NVIDIA RTX2080TI

我只想在 pytorch 中使用预先训练的模型 而不安装整个包 我可以从 pytorch 复制模型模块吗 恐怕你不能这样做 为了运行模型 你不仅需要经过训练的权重 pth tar 文件 还需要网络的 结构 即层 它们如何相互连接等 该网络结

我正在运行以下代码来微调 Google Colab 中的 BERT Base Cased 模型 有时代码第一次运行良好 没有错误 其他时候 相同的代码使用相同的数据 会导致 CUDA 内存不足 错误 以前 重新启动运行时或退出笔记本 返回笔

我为我的 Geforce 2080 ti 安装了 Cuda 10 1 和最新的 Nvidia 驱动程序 我尝试运行一个基本脚本来测试 pytorch 是否正常工作 但出现以下错误 RuntimeError cuda runtime erro

我正在尝试在 PyTorch 中屏蔽 强制为零 特定权重值 我试图掩盖的权重是这样定义的def init class LSTM MASK nn Module def init self options inp dim super LSTM

最近升级后 当运行 PyTorch 循环时 我现在收到警告 当前向包含多个自动分级节点时使用非完整后向钩子 训练仍在运行并完成 但我不确定应该将其放置在哪里register full backward hook功能 我尝试将它添加到神经网络

我尝试通过 PyTorch 在 CIFAR10 数据集上创建逻辑模型 但是我收到错误 ValueError 预期输入batch size 900 与目标batch size 300 匹配 我认为正在发生的事情是 3 100 是 300 所以