docker 中PyTorch训练时，Dataloader卡死、挂起，跑一个epoch停了，问题解决方案

我试图提取矩阵每一行中的唯一值并将它们返回到同一个矩阵中 重复值设置为 0 例如 我想转换 torch Tensor 1 2 3 4 3 3 4 1 6 3 5 3 5 4 to torch Tensor 1 2 3 4 0 0 0 1 6

如何检查两个 PyTorch 张量在语义上是否相等 考虑到浮点错误 我想知道元素是否仅相差一个小的 epsilon 值 在撰写本文时 这是最新稳定版本 0 4 1 中的一个未记录的函数 但文档位于master unstable branch

我试图通过多次向后传递迭代来运行它并在每个步骤更新输入 从而最小化相对于某个目标的一些输入 第一遍运行成功 但在第二遍时出现以下错误 RuntimeError element 0 of variables tuple is volatile

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

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

我在 Pytorch 中针对 224x224 大小的图像和 4 个类别训练了这个网络 class CustomConvNet nn Module def init self num classes super CustomConvNet s

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

所以我正在关注这个文档中的教程 https pytorch org tutorials beginner data loading tutorial html在自定义数据集上 我使用的是 MNIST 数据集 而不是教程中的奇特数据集 这是D

我在开发 RNN 时需要使用 pyTorch 每当我尝试安装它时 我都会收到一条错误消息 指出 torch 1 1 0 cp37 cp37m win amd32 whl 在此平台上不受支持 pip3安装https download pyto

In Pytorch RNN 实现 http pytorch org docs master nn html highlight rnn torch nn RNN 有两个偏差 b ih and b hh 为什么是这样 它与使用一种偏差有什么

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

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

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

我试图通过 GRU 放置打包和填充的序列 并检索每个序列最后一项的输出 当然我的意思不是 1项目 但实际上是最后一个 未填充的项目 我们预先知道序列的长度 因此应该很容易为每个序列提取length 1 item 我尝试了以下方法 impor

目前 我正在使用 CNN 其中附加了一个完全连接的层 并且我正在使用尺寸为 32x32 的 3 通道图像 我想知道是否有一个一致的公式可以用来计算第一个线性层的输入尺寸和最后一个卷积 最大池层的输入 我希望能够计算第一个线性层的尺寸 仅给出

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

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

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

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

我试图将现有的经过训练的 PyTorch 模型移植到 Keras 中 在移植过程中 我陷入了LSTM层 LSTM 网络的 Keras 实现似乎具有三种状态类型的状态矩阵 而 Pytorch 实现则具有四种状态矩阵 例如 对于hidden l