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。
所有 cuda、pytorch、cuda 工具包都匹配,但 `torch.cuda.is_available()` 仍然为 False
我想在具有 NVIDIA A100-SXM4-40GB GPU 的集群上运行深度学习模型。这是我的 Cuda 和 PyTorch 的版本: >>> 打印(火炬.__版本__) 2.0.1+cu117 >>> 打印(...
训练与验证曲线 - 训练损失和验证损失正在收敛,但损失接近 0 我预计验证损失应该大于训练损失 我做到了...
训练与验证曲线训练损失和验证损失正在收敛,但损失接近 0 我预计验证损失应该大于训练损失 我没有...
因此,我正在开展一个计算机视觉项目,以构建基于 CNN 的模型来检测面部关键点。 我的数据集包含一组 120 张 jpg 格式的图像。我想将它们转换为 n...
训练和验证曲线 - 是过度拟合还是拟合良好? (我正在使用 LSTM 进行时间序列预测项目)
训练与验证曲线训练损失和验证损失正在收敛,但损失接近 0 我预计验证损失应该大于训练损失 我没有...
GPT-3.5-turbo 响应不一致:太阳能发电安装的总成本计算
我最近在学习 DeepLearning.AI 的 ChatGPT Prompt Engineering for Developers 课程时遇到了 GPT-3.5-turbo 响应不一致的问题。问题围绕着计算...
我在google colab中使用elevenlab api进行语音克隆。这是我的代码 导入十一实验室 从 11labs 导入 set_api_key set_api_key("********************") 它给了我这个错误:
PyTorch 中 GCNconv 中的 edge_weight 是什么意思以及我可以使用什么来获取边缘权重?
我正在研究使用 PyTorch 几何进行节点分类任务的图神经网络。 我想询问GCNconv层,我注意到它支持edge_weight属性 我的问题: 什...
当我使用安装 pyTorch 时, pip install torch torchvision torchaudio (因为我没有 GPU) 它给出了, 错误:找不到满足火炬要求的版本(来自版本:无)
当我使用安装 pyTorch 时, pip install torch torchvision torchaudio (因为我没有 GPU) 它给出了, 错误:找不到满足火炬要求的版本(来自版本:无)
运行时错误:mat1 和 mat2 形状无法相乘(64x1400 和 200x100)
我正在使用 family_power_conclusion.txt 数据集并实现一维 CNN 模型来研究多元时间序列预测问题。数据加载时批量大小为 64,一个序列...
运行下面的代码时,我从 Keras 收到不兼容的形状。我见过几个关于自定义损失函数的类似问题,但没有一个具有不兼容的形状。这个问题有吗...
所以问题是我正在尝试使用 VGG19 预训练模型做一些事情,并且初始 8 个卷积层被冻结。 我的图像大小是 3 x 400 x 400,我不想调整大小,因为它可能会影响
我的朋友为我们在 main 中使用的代码创建了一个类,我们正在尝试调试它。我有限的经验和缺乏沟通让我感到困惑。这是代码: 有什么需要...
我和我的朋友是编码新手,更具体地说是机器学习新手。他为我们在 main 中使用的代码创建了一个类,我们正在尝试调试它。我的经验有限,有些欠缺
当我训练模型时,损失在 2500 个时期内从 0.9 减少到 0.5。正常吗? 我的模型: 模型=顺序() model.add(嵌入(vocab_size,emd_dim,权重= [emd_matrix],
model.predict() 和 model.fit() 做什么?
我正在学习这个强化学习教程 到目前为止真的很棒但是有人可以解释一下吗 newQ = model.predict(new_state.reshape(1,64), batch_size=1) 和 莫...
我正在使用 Tensorflow 进行回归探针,并创建了两个模型,它们的第一个密集层略有不同。 模特 # 创建一些回归数据 X_regression = tf.range...
如果我有来自两个深度学习模型的两个特征向量(第一个是1280,第二个是1050),哪种方法可以更好地减少这些向量的维度?功能选择...
具有加权损失函数的 Tensorflow 二元分类器 - 为什么训练历史准确度与训练准确度不匹配?
我正在使用以下代码训练神经网络: 模型 = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(input_length,)), tf.keras.layers.Dropout(0.8,种子=42), tf.keras.layers.D...