为什么我的动态pytorch模型定义不完整？
动态PyTorch模型定义不完整的原因可能有以下几个方面：
- 缺少必要的模型组件：动态PyTorch模型的定义需要包括模型的结构和参数，如果缺少了某些必要的组件，就会导致模型定义不完整。例如，缺少了某个层或者某个参数的定义。
- 参数维度不匹配：在定义动态PyTorch模型时，需要确保各个层的输入和输出维度是匹配的。如果参数的维度不正确，就会导致模型定义不完整。
- 缺少必要的初始化操作：在定义动态PyTorch模型时，有些参数需要进行初始化操作，例如权重矩阵的初始化。如果缺少了这些必要的初始化操作，就会导致模型定义不完整。
- 缺少必要的连接操作：在定义动态PyTorch模型时，需要确保各个层之间的连接是正确的。如果缺少了某些必要的连接操作，就会导致模型定义不完整。
为了解决动态PyTorch模型定义不完整的问题，可以按照以下步骤进行排查和修复：
- 检查模型定义的代码，确保没有缺少必要的组件和操作。
- 检查参数的维度，确保输入和输出的维度是匹配的。
- 检查是否有必要的初始化操作，例如权重矩阵的初始化。
- 检查各个层之间的连接，确保连接是正确的。
如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试使用PyTorch提供的调试工具，例如打印模型的结构和参数信息，以便更好地定位问题所在。
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class BertForSequenceClassification(BertPreTrainedModel):
def __init__(self, config):
super().__init__(config)
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tokenizer.save_pretrained('/saved_model/')
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# I use a keras sequential model to define the 2d model "base_model_SRCNN"
# I
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super(MyRNN, self).__init__()
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self.n_outputs = n_outputs
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浏览 3提问于2017-09-04得票数 20
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微调SSD光火炬视觉
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from functools import partial
from torchvision.models.detection import _utils as det_utils
from torchvision.models.detection.ssdlite import SSDLiteClassificationHead
model = torchvision.models.detection.
浏览 1提问于2022-02-12得票数 3
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PyTorch中图像的Hello卷积
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我试图用PyTorch的2D卷积验证以下一些结果：
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我有下面的代码，但我无法正确地分配权重和运行模型，没有错误。我在这里做错什么了？
import torch
import torch.nn as nn
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import numpy as np
# Convert image to tensor
image2tensor = torchvision.transforms.ToTensor(
浏览 0提问于2018-09-25得票数 2
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PyTorch:保存权重和模型定义
python、pytorch
在原型化过程中，我经常对PyTorch模型执行许多更改。例如，假设我正在试验的第一个模型是：
class Model(nn.Module):
def __init__(self, **args):
super().__init__()
self.l1 = nn.Linear(128, 1)
然后，我将添加另一层：
class Model(nn.Module):
def __init__(self, **args):
super().__init__()
self.l1 = nn.Linear(128, 32)
浏览 4提问于2021-03-16得票数 1
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Caffe-如何从训练有素的caffe模型中移除不需要的连接？
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我已经训练了一个快速的in模型来使用caffe来检测图像中的人脸。我现在的模型大小是530MB。我想减小我的模型的尺寸，所以我遇到了宋涵的。
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在CrossEntropyLoss和BCELoss中使用权重(PyTorch)
pytorch、loss-function
我正在训练一个PyTorch模型来执行二进制分类。我的少数类约占数据的10%，因此我想使用加权损失函数。BCELoss和CrossEntropyLoss的文档说我可以为每个示例使用一个'weight'。
但是，当我声明CE_loss = nn.BCELoss()或nn.CrossEntropyLoss()，然后执行CE_Loss(output, target, weight=batch_weights)，其中output、target和batch_weights是batch_size的Tensor时，我得到以下错误消息：
forward() got an unexpected
浏览 16提问于2021-05-28得票数 2
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