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。
我正在尝试训练模型,以选择 10 个数字列表中的最大数字。 例如,我有一个列表 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。 给定该输入,模型应该找到
我的代码: 进口火炬 随机导入 图像宽度、图像高度 = 128, 128 def apply_ellipse_mask(img, pos, 轴): r = torch.arange(image_height)[:, 无] c = torch.arange(image_width)[无...
我创建了一个简单的rust项目并导入了tch,它不起作用,即使程序不使用它。 使用 tch::nn; fn 主() { println!("你好,世界!"); } 虽然节目
PyTorch,为什么我会收到 RuntimeError:尝试再次向后浏览图表
我有非常简单的代码 进口火炬 随机导入 图像宽度、图像高度 = 128, 128 def apply_ellipse_mask(img, pos, 轴): 掩码 = torch.zeros_like(img) 对于 r 在范围内(image_height)...
使用libtorch,以下代码片段会导致错误: #包括 #包括 使用命名空间火炬; int main() { std::cout << zeros({}) << std::en...
我正在使用 pytorch lighting,并且在每个纪元之后,我都会对一个小数据集进行推理,以生成一个我通过权重和偏差进行监控的数字。 我认为做到这一点的自然方法是......
在 GPU 上进行大型矩阵乘法运算。内核分析显示 L1 缓存命中率为 0%。矩阵步长超过 4k 字节,缓存行大小为 128 字节。可能是什么
我正在尝试使用 detectorron2 框架提取类检测高于某个阈值的区域特征。我稍后将在我的管道中使用这些功能(类似于:VilBert s...
我希望训练两个级联网络,例如X->Z->Y,Z=net1(X),Y=net2(Z)。 我希望迭代地优化这两个网络的参数,即对于net1的固定参数,首先tr...
我想先用重建损失预训练一个网络,然后通过交叉熵损失对其进行微调。但看来我必须在这两个阶段定义两个网络。如何实现呢? 类 Net():...
我正在尝试使用 pytorch 实现多元时间序列。在这里,我仅给出出现错误的那部分代码,我已将所有提到的类包含在我的完整代码中
属性错误:“优化”对象没有属性“火车”。当尝试实现多元时间序列时
我正在尝试使用 pytorch 实现多元时间序列。在这里,我仅给出出现错误的代码部分,我已将所有提到的类包含在我的完整代码中
DGL 包安装中 libdgl.dll 出现 FileNotFoundError
我在尝试在 Python 中导入深度图库 (DGL) 包时遇到 FileNotFoundError。错误消息特别提到无法找到模块 'D:\Anaconda nvs...
onnxruntime 推理比 GPU 上的 pytorch 慢得多
我正在比较使用 pytorch 和 onnxruntime 的输入的推理时间,我发现 onnxruntime 在 GPU 上实际上较慢,而在 CPU 上则明显更快 我在 Win 上尝试过这个...
无法从 Pytorch 数据集的 __get_item__ 返回布尔变量
我有一个 pytorch Dataset 子类,我用它创建了一个 pytorch DataLoader。当我从 DataSet 的 __getitem__() 方法返回两个张量时,它起作用。我尝试创建最小的(但不起作用,莫...
我正在尝试使用 tch-rs (PyTorch) 在 Rust 中实现前馈残差神经网络。 到目前为止,这是我的代码: fn res_block(vs: &nn::Path) -> impl ModuleT { 让 mut 默认 =
在一个Python环境中在pyqt6应用程序内部使用张量流和PyTorch
我一直在尝试在 PyQt6 应用程序内的同一 Python 环境中使用 TensorFlow 和 PyTorch 运行神经网络推理。我的目标是让两个库做出推论
设置 我在 M3 MacBook Air 上进行了图像分类器训练,使用的代码与我今天在 Google Colab 中运行的代码完全相同。 Google 给了我一个 T4 GPU,不包括上传/下载数据,Colab sc...
将 CascadetabNet 代码从 mmdet 2 调整为 mmdet 3
我正在尝试将 CascadetabNet 代码改编为 pytorch 2.0。 显然这个 mmdet 3 是必需的,所以我用 mim 安装了它 mim 安装“mmdet>=3.0.0rc7” 所以代码看起来像这样...
想象一下你有这样简单的事情: x = torch.tensor([4.0],requires_grad=True) y = torch.tensor([2.0],requires_grad=True) 输出 = x * y + x / y grad_x = torch.ones_like(输出) 亲笔签名...