我正在阅读Pytorch-Geometric (here)。 在下面的代码中，我们看到在没有train_mask的情况下，data被传递给模型。但是，当将输出和标签传递给损失函数时，train_mask将同时应用于这两个函数。在将data输入到模型中时，我们不是也应该将train_mask应用于它吗？在我看来，这应该不是问题。然
浏览 39提问于2021-09-01得票数 0
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我正在尝试实现和训练，但当我试图使用来训练模型时，我陷入了困境。根据原来的U-网模型，网络输出2通道的图像，大小为388×388.因此，我的训练数据加载器生成一个张量，其大小为批处理，channels=1，width=572，height=572用于输入图像，批处理实际上，我的问题是，当我试图使用nn.CrossEntropyLoss()
浏览 0提问于2019-06-26得票数 3
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我正在处理一个使用图形数据的节点分类问题。通过简单地将网络应用于单个节点(例如，忽略图形结构)，我使用了PyTorch对节点进行分类，并使用PyTorch几何方法应用GNN (例如GCN)对节点进行分类。是否可以将PyTorch中的模型作为PyTorch几何中的最后一层？我对
浏览 0提问于2022-12-16得票数 1
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PyTorch输入维数
、、、
我正在尝试用PyTorch LSTM训练一个简单的2层神经网络，我在解释PyTorch文档时遇到了困难。具体来说，我不太确定如何处理我的训练数据的形状。我想做的是通过小型批次在一个非常大的数据集上训练我的网络，每批都有100个元素长。每个数据元素将有5个特性
浏览 1提问于2019-06-08得票数 8
TL；DR:是否有一种方法可以删除火炬张量视图中的一行或列而不创建底层数据的副本？背景：从形状(2000,10000)的基本张量(样本、特征)开始(大约90 of )，我想为每个功能创建一个新视图的两个元组，包括带有形状(2000,1)的单一特征训练目标和包含其余特征的(2000,9999)形状的训练输入。由于我想为每个特性(1
浏览 1提问于2020-07-15得票数 0
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https://developer.apple.com/documentation/vision/recognizing_objects_in_live_capture 它在我的iPhone 7Plus绘制的矩形没有覆盖检测到的项目。 我创建了一个自己的应用程序来进行调查。检测到的对象作为归一化边界返回。但是，Y方向上的边界可以是负数。添加0.2的校正值将使它们重新对齐。检测似乎是从肖像框的中心裁剪一个
浏览 109提问于2019-05-02得票数 0
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我使用PytorchGeometric来训练一个用于节点回归问题的图形卷积网络(图模型是传感器网络中的物理现象；传感器网络实际上是分布在电网中的测量网络(功率、电流、电压)，而GNN的目标是预测图中的一些未测量变量在训练数据集中，有不同拓扑的图(即不同的edge_index张量)，每个拓扑图都有输入</
浏览 0提问于2021-06-10得票数 1
通过参考下面的文章，我使用Pytorch框架训练了一个基于Bert的NER模型。在使用这种方法对模型进行培训之后，我使用torch.save()方法保存了该模型。现在，我想用新的数据集重新训练模型。提前谢谢。
浏览 17提问于2022-08-06得票数 1
我正在做一个使用keras深度学习模型的项目，我需要将其转移到PyTorch中。该项目的目标是在图像上本地化一些元素。为了训练它，我首先使用从图像中提取的补丁，然后在完整图像上进行推断。我读到可以使用(None，None,1)作为keras输入层的输入形状，目前它正在工作。然而，相同的训练系统
浏览 2提问于2019-10-03得票数 1
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我对pytorch还是个新手，只是想用我自己的数据集做一个简单的线性回归模型。我也只使用数值作为输入。 ? 我已从CSV导入数据 dataset = pd.read_csv('mlb_games_overview.csv') 我将数据拆分为四个部分: X_train、X_test、y_train、y_testwin']
X_train, X_test, y_train, y_tes
浏览 39提问于2019-10-06得票数 0
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到目前为止，我一直在对熊猫的数字数据集进行神经网络的练习，但现在我需要创建一个模型，将图像作为输入并输出该图像的二值掩码。我无法理解的<
浏览 1提问于2018-07-06得票数 0
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我已经用了相当长一段时间了，用PyTorch实现谷歌的 by 来制作1.0数据集。直到最后一次(11月至2月)，我一直在使用库，并获得了一个F分数 of 0.81为我的命名实体识别任务，通过微调模型。但是本周，当我运行之前编译和运行的相同代码时，它在执行以下语句时抛出了一个错误：
input_ids = pad_sequences([tokenizer.convert_tokens_to_ids(txt通过BERT运
浏览 0提问于2019-02-25得票数 5
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我很困惑如何正确地使用RNN和RNN在角，特别是与GRU单位。keras文档引用了这篇文章()，我知道在所有的时间步骤中都应该使用相同的退出掩码。这是通过退出参数实现的，同时指定GRU层本身。我自己已经训练了一个模型，它在每一步都使用不同的辍学面具，虽然我没有得到我想要的结果，但是这个模型能够适应训练的数据。据
浏览 0提问于2018-05-22得票数 4
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我想知道我是否成功地将PyTorch中的以下定义转换为Keras？在PyTorch中，定义了以下多层感知器：hidden = 128 ])
我对输
浏览 7提问于2022-06-29得票数 0
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我有一个大型的MRI数据集，用于图像分割任务，不能直接放入Colab中的内存中，您可以使用我放在末尾的链接访问数据。它们是脑部MRI图像：你打算如何在训练前对这些图像进行预处理？下面
浏览 0提问于2021-11-26得票数 1
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我正在努力训练一种自动驾驶的模型，它将来自前摄像头的输入转换成鸟瞰图像。
输入和输出都是形状为(96,144)的分段掩码，其中每个像素的范围从0到12 (每个数字代表不同的类)。现在，我的问题是，我应该如何预处理我的数据，以及我应该使用的损失函数的模型(我试
浏览 1提问于2020-05-27得票数 0
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在cifar10数据集上训练的MobilenetV2 tflite模型需要形状为1x32x32x3的输入图像(因为在训练期间使用的是批处理标志)，但为了将模型转储到移动设备中，我从摄像头获得了32x32x3的形状图像，因此现在无法将数据提供
浏览 8提问于2019-11-19得票数 0
所以我一直在尝试将一个点拟合到三维列表中。Y=[x,y,z]
拟合部分给了我维度上的错误(即使在我重塑和所有其他在线恶作剧之后)。这是一个失败的事业，还是我能做些什么？到目前为止，我一直在使用sklearn。
浏览 0提问于2020-02-01得票数 1
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