pytorch 相关问题

PyTorch是一个深度学习框架，它实现了一个动态计算图，它允许您改变神经网络在运行中的行为方式，并能够执行向后自动区分。

NameError：名称“z”未定义 - 为什么不呢？

我已经定义了z；它仍然给我一个错误。类分类器（pl.LightningModule）： def __init__(自身): 超级().__init__() self.MFB = MFB(512,768,真,256,64,0.1) 自我。

python pytorch pytorch-lightning

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NameError：名称“z”未定义 - 它导致代码中出现错误，为什么 z 未定义

我已经确定了 z 仍然给我错误任何人可以解决这个问题或帮助我解决发生的事情类分类器（pl.LightningModule）： def __init__(自身): 超级（）。

pytorch pytorch-lightning

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无法重现使用 hyperopt 调整超参数获得的结果

我已经构建了一个 Pytorch 模型并使用库 Hyperopt 进行了超参数调整。尽管我已经在开始时调用了下面的播种函数，但获得的结果不可重现......

pytorch random-seed seeding reproducible-research hyperopt

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torch.cuda.is_available() 返回 false，我还应该检查什么？

内容：我在让 PyTorch 识别我的系统上的 CUDA 时遇到问题。详细信息如下：系统信息：操作系统：在 WSL2 上运行的 Ubuntu 22.04.4 LTS (x86_64) Python版本：3.7.16 PyTorch

python pytorch cuda

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为 RetinaNet 对象检测模型生成混淆矩阵

有没有一种方法可以使用相同的测试集及其注释自动生成混淆矩阵？这是 RetinaNet 模型的链接我尝试根据图像调整混淆矩阵

python pytorch object-detection confusion-matrix retinanet

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有没有办法在torch中用张量替换整数？

说我有 a = torch.tensor([[1,2,3],[2,1,3]]) 我想分别用 [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] 替换整数 1,2,3 。意义，我想结果 = torch.tensor([[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[4,5,6,1,2,...

python numpy performance pytorch

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'iterator'对象在python 3.7中没有属性'next'

我正在尝试迭代我的数据集并获取第一个元素变换 = Transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5),(0.5)),]) trainloader = datasets.MNIST('~/.

python-3.x iterator pytorch

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在 CUDA GPU 上运行 Pytorch 量化模型

我很困惑是否可以在 CUDA 上运行 int8 量化模型，或者只能使用 fakequantise 在 CUDA 上训练量化模型以部署在另一个后端（例如 CPU）上。我

python machine-learning pytorch

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ModuleNotFoundError：没有名为“torch.utils.benchmark”的模块

我一直在尝试使用torch benchmark模块来分析代码。验证所有必需的导入均已到位：进口火炬导入火炬视觉导入 torch.utils.benchmark 还有，那个...

python python-3.x pytorch tensorboard torchvision

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Pytorch HyperParams 通过训练问题调整模型持久性

在我的超参数查找循环操作期间，我可以看到我的模型似乎在初始化阶段持续存在，因此从上一个周期重新启动纪元，而不是开始一个完整的新周期。我正在努力

python pytorch hyperparameters

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使用 torch.autograd 训练的循环神经网络预测无意义

我正在尝试使用 torch.autograd 训练一个简单的循环神经网络，该网络可以预测以 ABC 表示法表示歌曲的字符序列中的下一个字符。该模型看起来像...

keras pytorch neural-network recurrent-neural-network

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当使用自定义 torchvision 变换 num_workers > 0 时，PyTorch DataLoader 挂起

我正在使用 PyTorch 的 DataLoader 来加载我的数据集。我注意到，当我设置 num_workers > 0 时，我的程序在训练期间无限期挂起。但是，当 num_workers = 0 时，它工作正常。这是一个

python pytorch torchvision dataloader

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学习率未更新

def make_prediction(x0,t0): 输入 = torch.vstack([x0,t0]) Layer_1 = torch.matmul(w0,输入) 返回层_1 损失1 = nn.MSELoss() def loss_function(): u_t=(make_prediction(x,t+

machine-learning deep-learning pytorch neural-network

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PyTorch 运行时错误：设备 >= 0 && 设备 < num_gpus INTERNAL ASSERT FAILED

我正在尝试使用 YOLOv8 模型进行一些推理，只需使用以下命令： yolo 检测预测源=input.jpg 模型=yolov8n.pt 设备=0 但我收到了与 Py 有关的错误...

deep-learning pytorch yolo torchvision

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具有 n 维卫星图像的多类 UNet

我正在尝试使用 Pytorch 中的 UNet 从多维（8 波段）卫星图像中提取预测掩模。我无法让预测蒙版看起来有些预期/连贯。 ...

python machine-learning deep-learning pytorch semantic-segmentation

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张量的批量克罗内克积

我有两个张量，它们是矩阵批次： x = torch.randn(100,10,10) y = 火炬.randn(100,2,2) 我想并行化每个矩阵上的克罗内克，而不是做十个矩阵的克罗内克乘积......

python parallel-processing pytorch kronecker-product

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Pytorch 中的 GradCam 位置参数错误

使用此代码，我创建了一个 GradCAM 类，以便为我的数据生成热图值： GradCAM 类： ”“” 用于生成 GradCAM 热图以进行解释的类

python pytorch gradcam

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如何指定tensorflow或pytorch中具体的节点连接/数据流？

张量流中的神经元通常被假设为全连接层，即模型 = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 1), 激活='relu', input_shape=(10, 1, 1)), #

python tensorflow pytorch neural-network

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导入PyTorch时出现OSError

我只是想为我的项目导入 pytorch 但出现此错误回溯（最近一次调用最后一次）：文件“”，第 1 行，位于文件“C:\Users\User\

python pytorch

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安装支持 GPU 的 torch，但不下载 3 GB 重复的孤立 CUDA 库？

我正在尝试减轻 DNN 的 CUDA 容器的重量。 PyTorch 违背了我的努力，因为它似乎与 CUDA 库的一个大子集的自己的孤立副本捆绑在一起。但如果我们有...

python pip pytorch gpu

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