PyTorch指定GPU训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES

我正在尝试在 PyTorch 中本地实现宏 F1 分数 F measure 而不是使用已经广泛使用的sklearn metrics f1 score https scikit learn org stable modules generat

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

我有一个数据集 其中类值以 1 步从 2 到 2 i e 2 1 0 1 2 其中 9 标识未标记的数据 使用一种热编码 self one hot encode labels 我收到以下错误 RuntimeError index 1 is

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

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

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

如何针对不同的情况使用不同的数据增强 转换 Subset在 PyTorch 中吗 例如 train test torch utils data random split dataset 80000 2000 train and test将具

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

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

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

背景 我有一个非常小的网络 我想用不同的随机种子进行测试 该网络几乎只使用了我的 GPU 计算能力的 1 因此理论上我可以同时运行 50 个进程来同时尝试许多不同的种子 Problem 不幸的是我什至无法在多个进程中导入 pytorch 当

我想知道 TensorFlow 是否有等效的 PyTorch 损失函数softmax cross entropy with logits TensorFlow 是否有等效的 PyTorch 损失函数softmax cross entropy

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

我不明白这个错误告诉我什么 在另一个帖子 https github com NVIDIA flownet2 pytorch issues 139也解决了同样的问题 但没有有效的解决方案 Traceback most recent call

我有一个大小的张量 3 15 136 where 3 is batch size 15 sequence length and 136 is tokens 我想使用中的概率来单热我的张量tokens维度 136 为此 我想提取序列长度中每个

我想复制代码here https github com LTS4 DeepFool blob master Python deepfool py 并且我在 Google Colab 中运行时收到以下错误 ImportError 无法导入名称