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我有一个张量X like 0 1 0 5 1 0 0 1 2 0 我想实现一个名为的函数filter positive 它可以将正数据过滤成新的张量并返回原始张量的索引 例如 new tensor index filter positive
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如何检查 PyTorch 训练期间某些权重是否未更改 据我了解 一种选择可以是在某些时期转储模型权重 并检查它们是否通过迭代权重进行更改 但也许有一些更简单的方法 有两种方法可以解决这个问题 First for name param in
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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
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这个问题在这里已经有答案了 我有 2 个名为x and list它们的定义如下 x torch tensor 3 list torch tensor 1 2 3 4 5 现在我想获取元素的索引x from list 预期输出是一个整数 2
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我正在尝试用 pytorch 编写我的第一个神经网络 不幸的是 当我想要得到损失时遇到了问题 出现以下错误信息 RuntimeError Function LogSoftmaxBackward0 returned nan values in
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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
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我正在尝试实现一个接收两张图像的暹罗网络 我加载这些图像并创建两个单独的数据加载器 在我的循环中 我想同时遍历两个数据加载器 以便我可以在两个图像上训练网络 for i data in enumerate zip dataloaders1
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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
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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
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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
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我试图将现有的经过训练的 PyTorch 模型移植到 Keras 中 在移植过程中 我陷入了LSTM层 LSTM 网络的 Keras 实现似乎具有三种状态类型的状态矩阵 而 Pytorch 实现则具有四种状态矩阵 例如 对于hidden l
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我正在尝试使用 torch distributed 将 PyTorch 张量从一台机器发送到另一台机器 dist init process group 函数正常工作 但是 dist broadcast 函数中出现连接失败 这是我在节点 0
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我正在尝试复制这个 Kaggle 笔记本https www kaggle com tanlikesmath diabetic retinopathy with resnet50 oversampling https www kaggle c
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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
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我正在尝试在 PyTorch 中屏蔽 强制为零 特定权重值 我试图掩盖的权重是这样定义的def init class LSTM MASK nn Module def init self options inp dim super LSTM
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我尝试通过 PyTorch 在 CIFAR10 数据集上创建逻辑模型 但是我收到错误 ValueError 预期输入batch size 900 与目标batch size 300 匹配 我认为正在发生的事情是 3 100 是 300 所以
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假设我正在使用以下调用 trainset torchvision datasets ImageFolder root imgs transform transform trainloader torch utils data DataLoa
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例如 我有一个张量 tensor torch rand 12 512 768 我得到了一个索引列表 说它是 0 2 3 400 5 32 7 8 321 107 100 511 我希望从给定索引列表的维度 2 上的 512 个元素中选择 1
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我对 PyTorch 中执行的数据增强有点困惑 现在 据我所知 当我们执行数据增强时 我们保留原始数据集 然后添加它的其他版本 翻转 裁剪 等 但 PyTorch 中似乎并没有发生这种情况 据我从参考文献中了解到 当我们使用data tra
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PyTorch v1 0 0 稳定版是发布于 2018 年 12 月 8 日 https github com pytorch pytorch releases tag v1 0 0成为之后7个月前宣布 https code fb com
