Torch是LuaJIT的科学计算框架。它被世界各地的机器学习研究人员广泛使用。
为什么在不使用任何`torch`模块的情况下`import torch`需要长达5秒的时间?
我意识到,每当我在任何 python 文件中导入 torch 时,导入都会滞后,即需要长达 5 或 6 秒的时间,即使我只打印 hello world 并且不使用任何模块...
我正在遵循 YouTube Python + PyTorch + Pygame 强化学习 – 训练 AI 玩贪吃蛇的指南,并收到以下错误。 我已将代码上传到 GitHub:这里 pygame 2.5.2...
我实现了一个基于nDCG的loss,如下代码片段所示: 进口火炬 类 NDCGLoss(torch.nn.Module): def __init__(self, 相关性映射): 超级(NDCGLoss,自我).__在...
我有一个尺寸为 (2, 3) 的 torch.tensor: 1 2 3 4 5 6 我想创建尺寸为 (2, 5) 的张量,如下所示: 1 2 3 4 5 6 0 0 0 0 我怎样才能有效地做到这一点? 也用于向后变换。
我目前正在开发一个使用 torch、torchvision 和 torchaudio 包的 Python 项目。在我的本地计算机上,一切工作正常,但在我将项目部署到 Windows 上之后...
尝试在 Kaggle 笔记本上将 oobabooga textgen 作为 api 运行时出现 Cuda 错误
初学者尝试一下 Autogen!当我尝试在 Kaggle 笔记本上安装 oobabooga textgen web ui 时,我不断收到有关 cuda 版本太旧的错误。该脚本适用于 google c...
这是我在过去一年里遇到过3次的问题。 我很欣赏,在某些情况下,矢量化解决方案会更好并且速度更快。 然而恕我直言,有一个...
我正在努力用火炬对视频进行下采样。我有一个形状为 (1,frame_number,channels,h,w) 的视频张量。我想逐个图像地对该视频张量进行下采样(无 3D 插值)...
添加形状为 (16, 8, 8, 5) 的 4D 张量和形状为 (16, 16) 的 2D 张量
我想将形状 (16,16) 的噪声添加到形状 (16,8,8,5) 的 4D 张量中。 我尝试了几种广播方法,但仍然遇到错误,但出现单例不匹配错误。我怎样才能添加这些...
我有一个像这样的训练函数: 定义训练(): 模型.train() 火车_mae = [] 进度 = tqdm(train_dataloader, desc='训练') 对于batch_index,批量枚举(亲...
无法pickle本地对象'get_tokenizer。<locals>.<lambda>'
-------------------------------------------------------- ---------------------------- AttributeError Traceback(最近一次调用最后一次) d: bie\Coding\Tugas Akhir brow\VisualGPT-main\
假设我有一个简单的神经网络设计为: lin0 = nn.线性(2, 2) lin1 = nn.线性(2, 2) lin2 = nn.线性(2, 2) 我的目标是冻结第二层,保持权重更新,如果...
我有一个火炬张量,如下所示: a=[1, 234, 54, 6543, 55, 776] 和其他张量如下: b=[234, 54] c=[55, 776] 我想创建一个新的掩码张量,如果存在...
我有一个名为 x 的 tenor.long 标量。如何在不将 x 转换为 numpy 的情况下制作张量张量 [(x.detached().numpy())] 的列表
我知道张量有一个 apply 方法,但这仅对每个元素应用一个函数。有没有一种优雅的方式来进行行式操作?例如,我可以将每一行乘以不同的 va...
Pyinstaller-找不到文件错误:找不到default.yaml文件
在此输入图像描述 我正在尝试使用 pyinstaller 将 Python 代码转换为 exe 以加载自定义 Yolov5 模型,如上图所示,但它一直说找不到 default.yaml。夏娃...
这段代码将 for 循环矩阵乘法转换为 einsum 是否正确?
我已经编写了一个基于 for 循环和基于 einsum 的代码,用于我想要执行的矩阵乘法。你能帮我检查一下它的正确性吗? ` w = torch.randn((10,32,32)) x = torch.randn((3,32,...
使用目标数据中的缺失值训练 LSTM 神经网络 - 错误 optim.step()
我想用目标数据中的缺失值和用户定义的损失函数来训练 LSTM 神经网络。然而,optim.step()之后出现错误,一些权重/偏差是nan。是
我尝试使用 Detectron2 进行语义分割,但是当我运行程序时出现了一些棘手的错误。看来我的环境可能存在一些问题。 有谁知道如何...
我在理解这是如何完成的方面遇到了一些困难。 假设我们有两个张量,如下所示: a = torch.arange(0,9).view(3,3) b = torch.arange(0,30).view(2,3,5) 并想计算a@b。