我正在使用torch编写神经网络。这是一个我无法解决的小问题。我已经将网络和网络输入输入到GPU中,但在训练过程中出现错误。RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
所以我正在尝试制作一个CNN模型来计算人群数量,这就是我的结构。of all of this is fuse_l1, fuse_l2 and fuse_l3, these 3 are torch tensors and here are their sizes: 我一直在寻找放大这个张量nn.ConvTranspose2d(256, 256, 3, stride=2, padding=1)
fuse_l3 = upsample(fuse_l3, output_size = fuse_l2.size()) 我已经使用虚拟张量
我正在尝试使用pytorch训练一个DNN模型,并且我想使用GPU来训练我的模型。我可以使用model.to(device)成功地将我的模型复制到图形处理器,其中device = cuda:0。但是,将输入复制到图形处理器的标准方法(RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should
我试图在运行 12.4的苹果M1 (第一代)上运行这个MacOS,>pip3 freeze在这一行:history = [evaluate(model, valid_dl)]正在获取运行时错误
Input type (MPSFloatType) and weight type (torch.FloatTensorself.padding, self.dilation, s
我正在尝试使用PyTorch的例子和我自己的数据来训练CNN。我有以下训练循环,它与PyTorch相同: def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25):
since) should be the same 我尝试过使用torch.cuda.LongTensor转换我的数据,但是由于某种原因,它不能工作。for i, batch in enumerate(loaders