【Pytorch Lighting】第 7 章：半监督学习

我想直接从数据加载器获取图像的负片并将其作为张量提供 有我可以使用的库吗 我试过火炬transforms并没有找到任何 不要费力 只需使用255 image它会给你一个负面的形象 试试吧

我正在尝试使用 Pytorch 进行非凸优化 试图最大化我的目标 因此在 SGD 中最小化 我想限制因变量 x gt 0 并且 x 值的总和小于 1000 我认为我已经以斜坡惩罚的形式正确实施了惩罚 但我正在努力解决 x 变量的边界问题 在

在 Torchvision 中使用 MNIST 数据集时出现以下错误 RuntimeError output with shape 1 28 28 doesn t match the broadcast shape 3 28 28 这是我的

我正在尝试在 PyTorch 中实现随时间截断的反向传播 对于以下简单情况K1 K2 我下面有一个实现可以产生合理的输出 但我只是想确保它是正确的 当我在网上查找 TBTT 的 PyTorch 示例时 它们在分离隐藏状态 将梯度归零以及这些

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

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

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

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

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

我认为对于 GPU 内存较低的 PyTorch 用户来说 这是一个非常常见的消息 RuntimeError CUDA out of memory Tried to allocate X MiB GPU X X GiB total capac

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

我在 Github 上的示例中看到类似以下内容 如何查看该数据的类型 形状和其他属性 train data MyDataset int 1e3 length 50 train iterator DataLoader train data b

这是我第一次从事文本分类工作 我正在使用 CamemBert 进行二进制文本分类 使用 fast bert 库 该库主要受到 fastai 的启发 当我运行下面的代码时 from fast bert data cls import Bert

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

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

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

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

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

我对 PyTorch 和 Huggingface transformers 比较陌生 并对此尝试了 DistillBertForSequenceClassificationKaggle 数据集 https www kaggle com c