腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
喷焰层
输入
,输出形状计算
、
有人能帮助我理解当我使用
conv1d
然后是线性层时,线性层
的
输入
是什么?如何计算要传递多少
输入
功能
浏览 4
提问于2022-05-01
得票数 0
1
回答
RuntimeError:给定groups=1,权重为[64,3,3,3],期望
输入
[4,5000,5000,3]有3个通道,但实际得到5000个通道
、
、
、
、
所以,我有一个U-Net模型,我将5000x5000x3
的
图像
输入
到模型中,然后我得到了上面的
错误
。 这是我
的
模型。self.dconv_up1(x) return out 我试图做模型(inputs.unsqueeze_(0)),但我得到了一个不同
的
错误
浏览 25
提问于2019-06-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何计算CNN
的
第一个线性层
的
输入
?
、
、
所以,我得到了这个CNN构建
PyTorch
的
代码: CNN代码1
的
图片 到目前为止,我已经能够通过在forward函数中打印f5.shape
的
最后两个
维度
的
乘积来计算最后一个
conv1d
块(在本例中为b5)之后
的
线性层(self.fc)
的
输入
大小
,但我需要自动执行实验,并且我不能只打印每个测试
的
值并更改代码。我
的
输入
张量
浏览 88
提问于2021-10-25
得票数 0
1
回答
具有
错误
维度
Conv1D
的
Pytorch
输入
张量
大小
、
、
train_loss / len(train_loader.dataset))) train(epoch) 这在训练循环中非常奇怪,它确实识别出
大小
是input for 3-dimensional weight [12, 1, 1], but got 2-dimensional input of size [1, 1998] instead 这也是我
的
模型(我知道这里可能还有其他几个问题,但我问
的
是
张量
大小
没有注册) clas
浏览 61
提问于2020-10-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
下面的
Conv1d
实现有什么问题?
、
、
、
我试图实现一个
具有
批处理规范化
的
Conv1d
层,但是我始终得到以下
错误
:数据是使用DataLoader类以32批
的
方式传递
的
这是我
的
模型: class MyModel(nn.
浏览 1
提问于2021-04-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
通过线性层
的
PyTorch
高维
张量
我在
PyTorch
中有一个
大小
的
张量
(32,128,50)。这些是50个字嵌入,批处理
大小
为32.也就是说,我
大小
中
的
三个索引对应于批数、最大序列长度(带有“pad”令牌)和每个嵌入
的
大小
。现在,我想通过一个线性层来获得一个
大小
(32,128,1)
的
输出。也就是说,对于每一个嵌入在每个序列中
的
单词,我想把它变成一维
的
。我试着在我
的
网络中添加一个线
浏览 12
提问于2022-02-17
得票数 0
回答已采纳
2
回答
具有
可变
输入
大小
的
自动编码器
、
、
我正在尝试开发一个自动编码器
的
声音,有一个在0.05秒和30秒之间
的
可变长度。我想知道是否有可能创建一个简单
的
自动编码器,考虑到这个可变长度作为
输入
,或者我应该做一些
输入
之前
的
预处理。
浏览 2
提问于2021-04-18
得票数 1
2
回答
是否可以跨
输入
张量
的
通道
维度
应用池?
、
、
、
我有一个形状
的
输入
张量
(32,256,256,256)。在这个
张量
形状中,32是批次
大小
。第二,256是给定
大小
为256×256
的
图像中
的
信道数。我想做池,以便将
张量
转换成形状( 32,32,256,256)。在
PyTorch
中,如果我尝试应用池,则形状
的
最后两个
维度
(与图像相关)正在发生变化,但与通道相关
的
维度
却没有变化。能否将池应用于
浏览 0
提问于2021-09-23
得票数 1
1
回答
Pytorch
LSTM与交叉熵
、
、
、
、
我
的
工作是情绪分析,我想把输出分为4类。对于loss,我使用
的
是我
的
批次
大小
为12,序列
大小
为32。
浏览 2
提问于2021-05-14
得票数 1
2
回答
了解
PyTorch
conv1D
的
输入
形状吗?
、
这似乎是这里常见
的
问题之一(、、),但我仍然难以为
的
输入
定义正确
的
形状。现在,我希望使用来自
conv1D
层
的
Py
浏览 3
提问于2020-06-14
得票数 7
回答已采纳
1
回答
PyTorch
是否支持动态维数变量?
、
、
我已经根据变量
的
变化
维度
更新了我
的
问题。我知道在Tensorflow中,如果
输入
维度
正在变化
浏览 2
提问于2017-08-14
得票数 0
1
回答
PyTorch
:如何批量推理(并行推理)
如何在
PyTorch
中进行批量推理?如何并行推理来加速那部分代码。我从进行推理
的
标准方法开始: with torch.no_grad(): inputsinputs.to(device) output = output.to(device) 我研究过,唯一提到并行推理(在同一台机器上)
的
似乎是在此期间,您是否知道更好
的</e
浏览 727
提问于2020-08-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
pytorch
中采样概率分布
的
张量
我想对
具有
形状(N,C,H,W)
的
概率分布
的
张量
进行采样,其中
维度
1(
大小
C)包含
具有
‘C’可能性
的
归一化概率分布。是否有
pytorch
函数可以并行有效地对
张量
中
的
所有分布进行采样?我只需要对每个分布采样一次,因此结果可以是
具有
相同形状
的
单热点
张量
,也可以是
具有
形状(N,1,H,W)
的
指数
张量
浏览 23
提问于2021-05-19
得票数 0
1
回答
更改数组形状/
pytorch
预处理/ python
、
、
、
、
我正在尝试
pytorch
,并试图在GPU上运行它,但出现了这样
的
错误
这就是我重塑数组
的
方式。= []: return {'img': img, 'mask
浏览 1
提问于2018-12-03
得票数 0
1
回答
这些字母代表什么?
、
对不起,如果这个问题微不足道,但我在网上找不到答案,这些字母
的
意思是什么,我在哪里可以找到这些字母
的
含义
浏览 2
提问于2022-06-17
得票数 -1
回答已采纳
1
回答
Pytorch
运行时
错误
-
张量
a (5)
的
大小
必须与非单一
维度
的
张量
b (3)
的
大小
匹配
、
、
、
我正在尝试在一个自定义数据集上训练一个更快
的
RCNN网络,该数据集由用于对象检测
的
图像组成。然而,我不想直接将RGB图像作为
输入
,我实际上需要将其与相应
的
热像一起通过另一个网络(特征提取器),并将提取
的
特征作为FRCNN网络
的
输入
。特征提取器将这两个图像组合成4通道
张量
,输出是5通道
张量
。正是这个5通道
张量
,我希望将其作为更快
的
RCNN网络
的
输入
。 我遵循了对象检
浏览 1
提问于2020-02-22
得票数 0
2
回答
PyTorch
扁平不保持批处理
大小
、
在Keras中,使用Flatten()层保留批处理
大小
。例如,如果扁平
的
输入
形状为(32, 100, 100),则平坦
的
Keras输出为(32, 10000),而在
PyTorch
中为320000。
浏览 7
提问于2020-02-07
得票数 9
回答已采纳
1
回答
用于CSV文件中数值数据集分类
的
CNN
、
、
、
我正在尝试对CSV文件中
的
数值数据集应用CNN,但我在尺寸方面遇到了问题。我
的
数据集由26个特征/列和1200行/样本组成。数据集有3个标签。y_test = to_categorical(y_test) model.add(
Conv1D
epochs=100, batch_size=8, verbose=1) accuracy = model.e
浏览 2
提问于2020-10-05
得票数 0
2
回答
理解
PyTorch
LSTM
的
输入
形状
、
、
、
这似乎是
PyTorch
中关于LSTM最常见
的
问题之一,但我仍然无法弄清楚
PyTorch
LSTM
的
输入
形状应该是什么。 即使在跟踪了几个帖子(、、)并尝试了解决方案之后,它似乎也不起作用。背景:我在一批
大小
为12
的
文本序列中编码了文本序列(可变长度),并使用pad_packed_sequence功能对序列进行填充和打包。每个序列
的
MAX_LEN为384,序列中
的
每个令牌(或word)
的
维数为768。因此,我
的
浏览 6
提问于2020-05-06
得票数 16
回答已采纳
1
回答
通过
Pytorch
转换EMNIST数据时出错
、
、
、
、
我试图使用
Pytorch
训练我
的
模型来预测EMNIST。编辑:-这是这个问题
的
colab notebook
的
链接。,我都会得到如下所示
的
这种类型
的
错误
。,我得到下面提到
的
错误
。site-packages/torchvision/datasets/mnist.py:469: UserWarning: The given NumPy array is not writeable, and
PyTorc
浏览 106
提问于2020-10-02
得票数 2
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
PyTorch的10个基本张量操作
有了这个工具,不执行代码就可以找PyTorch模型错误
从基础概念到实现,小白如何快速入门PyTorch
PyTorch经验指南:技巧与陷阱
Pytorch中张量的高级选择操作
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券