deep-learning 相关问题

深度学习是一个机器学习领域，其目标是使用“深层”（由多层组成）的特殊神经网络架构来学习复杂的功能。此标记应用于有关深度学习体系结构实现的问题。一般机器学习问题应标记为“机器学习”。包括相关软件库的标签（例如，“keras”或“tensorflow”）是有帮助的。

存储使用 Torchvision 变换时应用的精确变换

当我们使用 torchvision 或 albumentations 的变换时，我们可以使用随机裁剪和随机亮度对比度等功能来生成增强图像。有什么办法可以

machine-learning deep-learning pytorch conv-neural-network torchvision

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运行时错误：张量的大小必须匹配（维度 1 除外）。预期大小为 18，但列表中 1 号张量的大小为 17

我是 Pytorch 新手，正在为我的 Django 应用程序使用预训练模型来恢复损坏的图像。我从这个存储库中给出的代码中获得了帮助。我的 ML 模型类的代码如下： ...

python machine-learning deep-learning pytorch tensor

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类型错误：无法处理此数据类型：(1, 1, 3)，<f8 using PIL Image.fromarray()

这是我的代码行： cam_gb = Image.fromarray(cam_gb) 这里， cam_gb 的类型为 numpy.ndarray，数据类型为 float64，形状为 (3, 224, 224)。所以当我运行这个时，我收到一个错误：文件“\site-package...

python deep-learning python-imaging-library

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如何在给定训练架构的情况下对图像进行推理

我已经编写了一个用于分类和回归的自定义架构，例如将 torch.nn 导入为 nn 导入 torch.nn.function 作为 F CustomCNN 类（nn.Module）： def __init__(self, img_si...

deep-learning pytorch conv-neural-network

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当我在 jupyter 笔记本上运行简单的 cnn 模型时，CPU 使用率较低

我在jupyter笔记本上运行了一个非常简单的cnn模型，但是过程非常慢。我在我的旧笔记本电脑（核心 i7U 10gen）上运行相同的程序，只花了一分半钟，但在我的新笔记本电脑上......

performance deep-learning jupyter-notebook cpu-usage ml

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AttributeError：“DataFrame”对象没有属性“take”

# 预处理：删除不必要的列并处理缺失值 features = Final_data.drop(['label'], axis=1) 标签 = Final_data['标签'] # 将数据集分为训练集和测试集 X_...

python machine-learning graph deep-learning bipartite

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如何使用kaggle中的两个GPU在pytorch中进行训练？

我正在 Kaggle GPU 中训练模型。但正如我所看到的，只有一个 GPU 正在工作。我使用普通方法进行训练，例如 device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.de...

machine-learning deep-learning nlp gpu kaggle

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使用tensorflow_datasets下载数据时出错

我正在尝试将 Fashion_mnist 用于 GAN，当我加载数据时，我得到以下结果： TypeError Traceback（最近一次调用最后一次）第 2 行 [6] 中的单元格 1 个构建器 = tfds。

python tensorflow deep-learning artificial-intelligence tensorflow-datasets

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如何分别提取每个类的ImageNet-1K数据集的文件？

我已经从 https://huggingface.co/datasets/imagenet-1k/tree/main/data 下载了 ImageNet1K 数据。但是，tar 文件包含文件名为 ILSVRC2012_val_00000009_n03794056.JP 的图像...

python-3.x deep-learning pytorch imagenet

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用trl的DPOTrainer训练后，使用AutoPeftModelForCausalLM时保存、加载错误

用trl的DPOTrainer训练后，如下保存到本地，然后用AutoPeftModelForCausalLM加载，就报错了。当我加载使用 SFTranier 本地存储的检查点时，我...

python deep-learning pytorch huggingface

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pytorch 出现 OSError：[Errno 12] 无法分配内存

我正在尝试训练我的深度学习模型，但在第二个纪元开始时出现错误：回溯（最近一次调用最后一次）：文件“train.py”，第 61 行，位于火车...

deep-learning pytorch

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PyTorch内存爆炸｜RuntimeError：CUDA内存不足。如何解决问题？

有时候，当PyTorch运行时，GPU显存已满，会报错：运行时错误：CUDA 内存不足。尝试分配 916.00 MiB（GPU 0；6.00 GiB 总容量；4.47 GiB 已经...

deep-learning pytorch gpu artificial-intelligence

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ValueError：“生成器”层的输入 1 与该层不兼容：预期形状=（无，128），发现形状=（32, 20）

我正在尝试使用我自己的数据运行一个程序，其中包含 4 个特征和 11599 行。我收到此错误：ValueError：层“生成器”的输入 1 与层不兼容：预期...

python-3.x tensorflow keras deep-learning google-colaboratory

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为什么在训练过程中多次缩小参数将有助于渐进式 GAN 中所有权重的学习速度相同？

均衡学习率是NVIDIA团队论文Progressive Gan中的一个特别之处。通过使用这种方法，他们介绍了我们的方法确保了动态范围，因此...

python optimization deep-learning gradient generative-adversarial-network

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调用duckduckgo api时出现Http错误

我目前正在学习机器学习课程：来自 fast.ai 网站的课程。该课程是一个视频，但它链接到 kaggle 上的 jupyter 笔记本 (https://www.kaggle.com/code/

python api deep-learning artificial-intelligence

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PyTorch 的 BCEWithLogitsLoss 类具体是如何实现的？

根据 PyTorch 文档，BCEWithLogitsLoss() 类的优点是可以使用用于数值稳定性的 log-sum-exp 技巧。如果我们使用类 BCEWithLogitsLoss() w...

python deep-learning pytorch implementation loss

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我的模型在训练后预测完全相反的值。（即将圆的内部值预测为外部，将外部值预测为内部）

制作数据集从 sklearn.datasets 导入 make_circles n_样本=1000 x, y = make_circles(n_samples, 噪声=0.03, random_state=42) X = torch.from_numpy(x).type(torch.float) Y = torch.from_numpy(y...

machine-learning deep-learning pytorch

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运行脚本遇到问题！！！问题：“omegaconf.errors.ConfigAttributeError：键“io”不在结构中”

通过配置（https://github.com/Sachini/niloc）中提到的设置，我在运行脚本（测试/训练）时遇到问题。它给了我以下错误文件“/home/omer/anaconda3/envs/

deep-learning fb-hydra omegaconf

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处理神经网络中的分类目标（深度学习）

我需要使用顺序神经网络来预测诊断（目标），这是一个有 5 个类别（普通感冒、流感、骨折、头痛、其他）的分类特征。我尝试做...

python deep-learning

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keras LSTM 中的训练损失为 nan

我已在 google colab 中使用 GPU 调整此代码来创建多层 LSTM。它用于时间序列预测。从 keras.models 导入顺序从 keras.layers 导入密集来自 keras.layers imp...

keras deep-learning time-series lstm

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