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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
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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
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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
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Keras 和 PyTorch 使用不同的参数进行填充 Keras 需要输入字符串 而 PyTorch 使用数字 有什么区别 如何将一个转换为另一个 哪些代码在任一框架中获得相同的结果 PyTorch 还采用参数 in channels o
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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
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我正在寻找一种有效的 for 循环 避免解决方案来解决我遇到的数组相关问题 我想使用一个巨大的一维数组 A gt size 250 000 用于一维索引的 0 到 40 之间的值 以及用于第二维索引的具有 0 到 9995 之间的值的相同大
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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
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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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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
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我正在使用 pytorch 来训练模型 但是在计算交叉熵损失时我遇到了运行时错误 Traceback most recent call last File deparser py line 402 in
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我只想在 pytorch 中使用预先训练的模型 而不安装整个包 我可以从 pytorch 复制模型模块吗 恐怕你不能这样做 为了运行模型 你不仅需要经过训练的权重 pth tar 文件 还需要网络的 结构 即层 它们如何相互连接等 该网络结
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有一个bug https tanelp github io posts a bug that plagues thousands of open source ml projects 在 PyTorch Numpy 中 当并行加载批次时Da
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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
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最近升级后 当运行 PyTorch 循环时 我现在收到警告 当前向包含多个自动分级节点时使用非完整后向钩子 训练仍在运行并完成 但我不确定应该将其放置在哪里register full backward hook功能 我尝试将它添加到神经网络
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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
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目前 我正在使用 Huggingface transformers 构建一个新的基于 Transformer 的模型 其中注意力层与原始模型不同 我用了run glue py检查我的模型在 GLUE 基准测试上的性能 但是 我发现huggi
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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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我使用的代码来自here https www learnopencv com image classification using transfer learning in pytorch 训练模型来预测印刷样式编号0 to 9 idx t
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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
