Pytorch param.grad.data. 出现 AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘data‘

如果我有一个张量A有形状 M N 我想重复张量 K 次 以便结果B有形状 M K N 和每片B k 应该具有相同的数据A 这是没有 for 循环的最佳实践 K可能在其他维度 torch repeat interleave and tenso

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

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

我正在使用 google colab 免费 Gpu 进行实验 并想知道有多少 GPU 内存可供使用 torch cuda memory allocated 返回当前占用的 GPU 内存 但我们如何使用 PyTorch 确定总可用内存 PyT

这个问题在这里已经有答案了 在 Python 中我收到一个错误 Exception

我正在尝试使用列上的逻辑索引对 PyTorch 张量进行切片 我想要与索引向量中的 1 值相对应的列 切片和逻辑索引都是可能的 但是它们可以一起吗 如果是这样 怎么办 我的尝试不断抛出无用的错误 类型错误 使用 ByteTensor 类型的

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

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

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

nn Module cuda 将所有模型参数和缓冲区移动到 GPU 但为什么不是模型成员张量呢 class ToyModule torch nn Module def init self gt None super ToyModule se

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

我有时间序列序列 我需要通过将零填充到矩阵中并在 keras 中使用 keras layers Masking 来将序列的长度固定为一个数字 我可以忽略这些填充的零以进行进一步的计算 我想知道它怎么可能在 Pytorch 中完成 要么我需要

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

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