【Pytorch with fastai】第 16 章 ：训练过程

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

我试图展示 GAN 网络在某些指定时期的结果 打印当前结果的功能之前是在 TF 中使用的 我需要换成pytorch def show result G net z num epoch show False save False path r

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

为了了解 pytorch 的工作原理 我尝试对多元正态分布中的一些参数进行最大似然估计 然而 它似乎不适用于任何协方差相关的参数 所以我的问题是 为什么这段代码不起作用 import torch def make covariance ma

我试图使用 MNIST 数据集实现简单的 NN 但我不断收到此错误 将 matplotlib pyplot 导入为 plt import torch from torchvision import models from torchvisi

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

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

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

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

我正在尝试训练网络 但我明白了 我将批量大小设置为 300 并收到此错误 但即使我将其减少到 100 我仍然收到此错误 更令人沮丧的是 在 1200 个图像上运行 10 epoch 大约需要 40 分钟 有什么建议吗 错了 我怎样才能加快这

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

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

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

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

我正在尝试用 pytorch 编写我的第一个神经网络 不幸的是 当我想要得到损失时遇到了问题 出现以下错误信息 RuntimeError Function LogSoftmaxBackward0 returned nan values in

我编写了一个脚本 在每次迭代后将我的模型和训练示例上传到 Google Drive 以防发生崩溃或任何阻止笔记本运行的情况 如下所示 drive path drive My Drive Colab Notebooks models if p

我实际上想估计一个以高斯混合作为基本分布的归一化流 所以我有点被火炬困住了 但是 您可以通过估计 torch 中高斯模型的混合来在代码中重现我的错误 我的代码如下 import numpy as np import matplotlib p

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

当我从 PyTorch 中的发行版中采样时 两者sample and rsample似乎给出了类似的结果 import torch seaborn as sns x torch distributions Normal torch tens