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

我在用Cuda and Pytorch 1 4 0 当我尝试增加batch size 我遇到以下错误 CUDA out of memory Tried to allocate 20 00 MiB GPU 0 4 00 GiB total c

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

我刚刚安装火炬 1 0 0 on Python 3 7 2 macOS 并尝试tutorial https pytorch org tutorials beginner blitz autograd tutorial html sphx g

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

我试图找出 numpy pytorch gpu cpu float16 float32 数字之间的舍入差异 而我发现的内容让我感到困惑 基本版本是 a torch rand 3 4 dtype torch float32 b torch r

我有一个基本的 PyTorch LSTM import torch nn as nn import torch nn functional as F class BaselineLSTM nn Module def init self su

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

这个问题在这里已经有答案了 假设我有大小为 50 50 的灰度图像 在本例中批量大小为 2 并且我使用 Pytorch Unfold 函数 如下所示 import numpy as np from torch import nn from

我有以下计算损失函数的代码 class MSE loss nn Module metric L1 L2 norms or cosine similarity mode training or evaluation mode def init

我有一个张量叫做data形状的 128 4 150 150 其中 128 是批量大小 4 是通道数 最后 2 个维度是高度和宽度 我有另一个张量叫做fake形状的 128 1 150 150 我想放弃最后一个list array从第 2 维

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

Pytorch 使用以下值作为 cifar10 数据的平均值和标准差 变换 Normalize 0 5 0 5 0 5 0 5 0 5 0 5 我需要理解计算背后的概念 因为这些数据是 3 通道图像 我不明白什么是相加的 什么是除什么的等等

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

我正在尝试复制这个 Kaggle 笔记本https www kaggle com tanlikesmath diabetic retinopathy with resnet50 oversampling https www kaggle c

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

我正在构建一个玩具模型来获取一些图像并进行分类 我的模型看起来像 conv2d gt pool gt conv2d gt linear gt linear 我的问题是 当我们创建模型时 我们必须计算第一个线性层的大小in features基