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我使用的是PyTorch (1.7.1)，PyTorch几何(1.6.3)，NVIDIA Cuda (11.2)。 我需要为比赛制作一个可重现的神经网络。torch.backends.cudnn.deterministic = Truenp.random.seed(rand)
random.seed(rand) ，每次的结果和损失都是不同的(作为参考，它在device = torch.dev
浏览 34提问于2021-09-11得票数 0
现在，我希望将相同的权重加载到在PyTorch中创建和初始化的相同模型中，以便进行性能比较。有没有办法将h5文件转换为pth文件，以便将其加载到PyTorch模型中？
浏览 0提问于2019-08-04得票数 3
我正在玩mnist_tutorial_pytorch.py，并且我在fgsm_params字典中设置了eps = 0。 根据我的理解，这意味着fgsm攻击应该什么都不做，目标模型的准确性不会降低。但是我得到了一个pytorch模型，它的测试精度是99.05%，adv精度是97.94%。我注意到这个pytorch模型被convert_pytorch_model_to_tf()函数转换为tensorflow模型<
浏览 17提问于2019-04-23得票数 0
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在CNN分类模型训练中，在计算损失时，我在PyTorch中对图像应用编码jpeg压缩。当我调用loss.backward()时，它还必须通过对图像执行的编码和压缩操作进行反向传播。这些压缩算法(例如编码和JPEG压缩)是否是可微的，否则如何通过这些操作反向传播损失梯度？
如果这些操作不是可微的，那么在执行H.264编码和JPEG压缩的PyTorch中是否存在可微压缩算法？
浏览 9提问于2020-04-10得票数 2
我正在尝试与BertForSequenceClassification 一起进行迁移学习 def forward(self, x):一旦我打印出我的模型inplace=False)
浏览 5提问于2020-04-23得票数 0
__init__()
return x / t_.max(x).expand_as(x)
就我所理解的文档而言，我相信这也可以作为一个定制的FunctionFunction的子类需要一个backward()方法，但是Module不需要。在上面的第一个清单(模块Testme)中，它应该有一个相关的函数吗？如果不是，那么在没有backward方法的情况下，可以通过子类模块来实现这一点，那么为什么Function总是需要backward方法呢？也许
浏览 1提问于2017-06-08得票数 13
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我在网上找到了许多将一个pytorch模型参数复制到另一个模型参数的正确方法，但不知何故，复制-粘贴操作总是遗漏了批处理归一化参数。只要我在模型中只使用conv2d、linear、drop、max pool等模块，一切都可以正常工作。但是一旦我在pytorch模型中添加了批量规范化，下面给出的脚本就会停止工作，并且测试时的准确性会有所不同：copy_net = mode
浏览 11提问于2018-12-01得票数 1
我使用的笔记本电脑配备了英特尔公司的HD Graphics 520。有谁知道如何设置深度学习，特别是Pytorch？
浏览 1提问于2020-10-29得票数 4
3回答
有没有可能在Pytorch中实现一个没有非线性的RNN层，就像在Keras中可以将激活设置为线性一样？通过去除非线性，我想实现一个具有可微参数的一阶无限脉冲响应(IIR)滤波器，并将其集成到我的模型中进行端到端学习。显然，我可以在Pytorch中实现过滤器，但我认为使用内置函数可能会更有效。
浏览 4提问于2021-03-21得票数 1
我已经将我的SageMaker pytorch_36内核中的torch版本更新为torch版本1.0.0。然后，我尝试运行示例notebook pytorch_torchvision_neo.ipynb，也将framework_version更改为1.0.0。然后Neo编译失败。控制台错误消息实际上告诉我要确保使用的是1.0.0，但示例notebook似乎只适用于0.4.0。
浏览 23提问于2019-02-23得票数 0
是否可以将Pytorch模型的训练参数导出到文件夹层次结构下的单独二进制文件(float32/64，而不是文本)中，以反映模型的体系结构定义的层？我希望在没有框架开销的情况下检查一个相当大的预训练模型，并将检查点拆分成可管理的块。
浏览 16提问于2020-08-19得票数 1
我有一位受过YOLOv5s训练的模特，现在工作得很好。(对于openvino)中的模型进行推理，我都不会得到预期的推理结果。我得到的是这个形状的向量(1,25200，6)。(带分数的边框)吗？模型文件为。
浏览 10提问于2022-03-14得票数 0
我有一个PyTorch模型(类Net)，以及它保存的权重/状态字典(net.pth)，并且我想在多处理环境中执行推理。我注意到我不能简单地创建一个模型实例，加载权重，然后与子进程共享模型(尽管我假设这是可能的，因为写时复制)。下面是一个最小的可重现的例子： with torch.no_grad():
x = torch.rand(1, 3, 32, 32
浏览 26提问于2021-06-04得票数 0
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我有一个pytorch变量，用作模型的可训练输入。在某些情况下，我需要手动重新分配此变量中的所有值。在我问这个问题的时候，我还没有意识到PyTorch没有像Tensorflow或Keras那样的静态图形。
在PyTorch中，训练循环是手动完成的，您需要调用每个训练步骤中的所有内容。(不存在占位符+静态图
浏览 1提问于2018-12-18得票数 9
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我使用GPU在一个大的、单一的节点上运行本地无监督学习(主要是聚类)。如果是，请提供相关的例子(最好是非TensorFlow).
浏览 13提问于2022-09-17得票数 0
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我正在做一个项目，在这个项目中我需要用PyTorch在C++中转发网络。网络的权重需要从Tensorflow中训练的模型导入。我将使用火炬编写网络的C++版本，但由于一些问题，我不能在火炬中训练网络。
浏览 1提问于2020-05-13得票数 0
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