torch 相关问题

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。

当每批次样本形状不同时,如何计算损失?

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...

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无法pickle本地对象'get_tokenizer。<locals>.<lambda>'

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在 Pytorch 中冻结中间层

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...

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检查一个张量值是否包含在另一个张量中

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...

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如何将张量标量转换为张量列表而不分离它

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

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将函数应用到 Torch 中的每一行

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...

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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...

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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,...

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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

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关于 Detectron2 的导入错误

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...

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pytorch如何进行最后维度不同的两个张量的乘法?

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。

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为什么训练CNN时测试准确率比训练准确率高很多

Python 3.9.5 火炬1.13.0+cu117 火炬视觉 0.14.0+cu117 我目前正在为图像分类任务训练卷积神经网络(CNN)。我在训练过程中观察到...

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CUDA管道异步内存从全局复制到共享内存

我目前正在学习如何编写快速的 CUDA 内核。我实现了一个平铺矩阵乘法(块大小 32x32),它仅从/向全局内存进行合并读取/写入,并且没有存储组配置...

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运行时错误:需要 2D(未批处理)或 3D(批处理)输入到 conv1d,但得到的输入大小为:[1, 1, 2, 160000]

我有一种用于转录音频文件的火炬列车脚本。我有 2 个音频文件,其中一个具有 [1 1 16000] 形状,另一个具有 [1 1 16000] 形状。两个文件都是 10 秒。我无法处理

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torch.einsum 到 matmul 转换

我有以下几行: torch.einsum(“bfts,bhfs->bhts”,decay_kernel,decay_q) 我有一个代码库,需要将这些 einsum 转换为原始方法,例如 reshape、matmul、

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Python3 + Digital Ocean:没有名为“torch”的模块

我正在尝试在 Digital Ocean Ubuntu Droplet 上安装 torch。我正在关注这个: mkdir ~/pytorch mkdir ~/pytorch/资产 cd ~/pytorch python3 -m venv pytorch 源 pytorch/bin/activate 跑步...

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使用梯度保存来变换 PyTorch 张量的快速方法

问题: 我需要一种快速简单的方法来手动将尺寸为 (D, M, M) 的 PyTorch 张量转换为尺寸为 (D*4, M//2, M//2) 的张量,而无需进行卷积。我想用便便...

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在 Google Colab 上从 CUDA 11.2 降级到 11.1 或 10.2(找不到包问题)

因此,我几乎尝试了所有我能想到的方法来降级 Google Colab (11.2) 上的 CUDA 版本,因为 pytorch/pytorch-geometric 不支持它。我听从了其他多个人的建议

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优化 torch 功能,用遇到的第一个非零元素替换零元素

我想重写这个函数,而不使用 for 循环,按顺序用第一个非零元素替换零元素: 未优化的代码: 最后一个值=0 对于范围内的 i(t.shape[0]-1, -1, -...

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如何将音频字节流转换为torch张量?

我正在尝试将字节音频流转换为PyTorch张量作为PyTorch的forward()函数的输入。 (更具体地说,我使用 Nemo 扬声器模型进行说话人识别: 音频信号,

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