SegNetr: 重新思考 U 形网络中的局部-全局交互和跳过连接

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

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

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

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

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

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

我创建了自己的 BertClassifier 模型 从预训练开始 然后添加由不同层组成的我自己的分类头 微调后 我想使用 model save pretrained 保存模型 但是当我打印它并从预训练上传时 我看不到我的分类器头 代码如下

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

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

如何在PyTorch中批量进行推理 如何并行进行推理以加快这部分代码的速度 我从进行推理的标准方法开始 with torch no grad for inputs labels in dataloader predict inputs in

我试图做一件简单的事情 即使用火炬通过随机梯度下降 SGD 训练线性模型 import numpy as np import torch from torch autograd import Variable import pdb def

我在一台带有 GPU 的 Windows 机器上工作 我已经在 conda 环境中安装了 pytorch conda install pytorch torchvision cudatoolkit 10 1 c pytorch 然后我运行

假设我正在使用以下调用 trainset torchvision datasets ImageFolder root imgs transform transform trainloader torch utils data DataLoa

如何从预训练的 PyTorch 模型 例如 ResNet 或 VGG 中提取特定层的特征 而无需再次进行前向传递 新答案 Edit torchvision v0 11 0 中有一个新功能 允许提取特征 https github com py

我正在建造一个ResNet 18分类模型为斯坦福汽车使用迁移学习的数据集 我想实施标签平滑 https arxiv org pdf 1701 06548 pdf惩罚过度自信的预测并提高泛化能力 TensorFlow有一个简单的关键字参数Cr