Huggingface-hub 0.0.12 需要打包 >=20.9，但您将拥有不兼容的打包 20.4

我不明白如何标准化Pytorch works 我想将平均值设置为0和标准差1跨越张量中的所有列x形状的 2 2 3 一个简单的例子 gt gt gt x torch tensor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 gt

nn Module cuda 将所有模型参数和缓冲区移动到 GPU 但为什么不是模型成员张量呢 class ToyModule torch nn Module def init self gt None super ToyModule se

我试图通过 GRU 放置打包和填充的序列 并检索每个序列最后一项的输出 当然我的意思不是 1项目 但实际上是最后一个 未填充的项目 我们预先知道序列的长度 因此应该很容易为每个序列提取length 1 item 我尝试了以下方法 impor

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

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

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

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

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

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

尽管 Windows 上的 Detectron2 没有官方支持 但有很多可用的说明 我尝试按照这些说明进行操作 但最终出现了相同的错误 这是我的设置 OS Windows 10 专业版 19043 1466 微软视觉工作室 2019 CUD

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

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

我可以使用此代码计算每个时期后的准确性 但是 我想最后计算每个班级的准确性 我怎样才能做到这一点 我有两个文件夹 train 和 val 每个文件夹有 7 个不同类别的 7 个文件夹 train 文件夹用于训练 否则 val 文件夹用于测试

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

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

系统 macOS 10 13 6 蟒蛇 3 7 蟒蛇3 我遇到麻烦时import torch在 jupyter 笔记本中 ModuleNotFoundError No module named torch 这是我安装 pytorch 的方法

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

我一直在尝试在 Pytorch 中使用 LSTM LSTM 后跟自定义模型中的线性层 但在计算损失时出现以下错误 Assertion cur target gt 0 cur target lt n classes failed 我用以下函数