RuntimeError: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment

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

我该如何使用torch stack将两个张量与形状堆叠a shape 2 3 4 and b shape 2 3 没有就地操作 堆叠需要相同数量的维度 一种方法是松开并堆叠 例如 a size 2 3 4 b size 2 3 b torc

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

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

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

当不使用 KL 散度项时 VAE 几乎完美地重建 mnist 图像 但在提供随机噪声时无法正确生成新图像 当使用 KL 散度项时 VAE 在重建和生成图像时都会给出相同的奇怪输出 这是损失函数的 pytorch 代码 def loss fu

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

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

我正在使用 Visual Studio 代码 最近尝试了风筝 这两者似乎都没有 pytorch 的自动完成功能 这些工具可以吗 如果没有 有人可以推荐一个可以的编辑器吗 谢谢你 使用Pycharmhttps www jetbrains co

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

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

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

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

我正在尝试推断最初在 PyTorch 中构建的 TFLite 模型 我一直在遵循PyTorch 实现 https github com leoxiaobin deep high resolution net pytorch blob 1ee