动手学CV-目标检测入门教程4：模型结构

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

如何检查 PyTorch 是否正在使用 GPU 这nvidia smi命令可以检测 GPU 活动 但我想直接从 Python 脚本内部检查它 这些功能应该有助于 gt gt gt import torch gt gt gt torch cu

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

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

您好 我正在致力于使用新的 SpaCy 模型实现多分类模型 5 类 en pytt bertbaseuncased lg 新管道的代码在这里 nlp spacy load en pytt bertbaseuncased lg textcat

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

我有一个训练有素的 Transformer NER 模型 我想在未连接到互联网的机器上使用它 加载此类模型时 当前会将缓存文件下载到 cache 文件夹 要离线加载并运行模型 需要将 cache 文件夹中的文件复制到离线机器上 然而 这些文

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

如果我运行以下命令 import torch import sys print A sys version print B torch version print C torch cuda is available print D torc

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

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

我见过另一个 StackOverflow 线程讨论计算欧几里德范数的各种实现 但我很难理解特定实现的原因 如何工作 该代码可以在 MMD 指标的实现中找到 https github com josipd torch two sample b

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

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

如何将其包含在requirements txt 文件中 对于Linux pip install http download pytorch org whl cu75 torch 0 1 12 post2 cp27 none linux x8

我无法理解 PyTorch 的 LSTM 模块 以及类似的 RNN 和 GRU 的文档 关于输出 它说 输出 输出 h n c n 输出 seq len batch hidden size num directions 包含RNN最后一层的