【Pytorch with fastai】第 5 章 ：图像分类

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

阅读完 pytorch 文档后 我仍然需要帮助来理解之间的区别torch mm torch matmul and torch mul 由于我不完全理解它们 所以我无法简明地解释这一点 B torch tensor 1 1207 0 3137

这是我第一次从事文本分类工作 我正在使用 CamemBert 进行二进制文本分类 使用 fast bert 库 该库主要受到 fastai 的启发 当我运行下面的代码时 from fast bert data cls import Bert

有没有办法在 PyTorch 中计算复矩阵的行列式 torch det未针对 ComplexFloat 实现 不幸的是 目前尚未实施 一种方法是实现您自己的版本或简单地使用np linalg det 这是一个简短的函数 它计算我使用 LU

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

我正在尝试 pytorch 的例子https pytorch org tutorials beginner blitz cifar10 tutorial html https pytorch org tutorials beginner b

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

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

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

我对我的代码做了一些小小的修改 以便它不使用 DataParallel and DistributedDataParallel 代码如下 import argparse import os import shutil import time

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

我正在运行以下代码来微调 Google Colab 中的 BERT Base Cased 模型 有时代码第一次运行良好 没有错误 其他时候 相同的代码使用相同的数据 会导致 CUDA 内存不足 错误 以前 重新启动运行时或退出笔记本 返回笔

我为我的 Geforce 2080 ti 安装了 Cuda 10 1 和最新的 Nvidia 驱动程序 我尝试运行一个基本脚本来测试 pytorch 是否正常工作 但出现以下错误 RuntimeError cuda runtime erro

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

我有一个预训练的模型 其格式为 pth 扩展名 我想将其转换为 Tensorflow protobuf 但我没有找到任何方法来做到这一点 我见过 onnx 可以将模型从 pytorch 转换为 onnx 然后从 onnx 转换为 Tenso

我正在尝试使用 src key padding mask 不等于 none 来实现 torch nn TransformerEncoder 想象输入的形状src 20 95 二进制填充掩码的形状为src mask 20 95 填充标记的位置

我对 pytorch 的后向功能有一些疑问 我认为我没有得到正确的输出 import numpy as np import torch from torch autograd import Variable a Variable torch