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或我使用PyTorch和预先训练的resnet18模型。我只需要输入图像并为特定的层(例如Layer2.0.卷积2)获得激活。在预训练模型中指定了Layer2.0卷积2。简单地说，如何将一个代码链接到PyTorch？如何获取resnet18 PyTorch中的特定层以及如何获得输入图像的激活。我在tensorflow中尝试过这个，它成功了，但没有PyTorch。
浏览 2提问于2019-11-24得票数 3
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我试图了解在DL框架中矩阵乘法是如何在二维上工作的，我偶然发现了一篇文章。他用Keras来解释同样的事情，这对他来说很管用。但是，当我试图在Pytorch中复制相同的代码时，它会失败，与下面代码的输出中的错误一样。
浏览 7提问于2021-01-10得票数 1
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这样做比PyTorch更快。np.outer(a, b) 7.73 s ± 143 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
理想情况下，我希望在PyTorch中完成计算。那么，如何在PyTorc
浏览 2提问于2019-01-25得票数 3
在numpy / PyTorch中，我有两个矩阵，例如X=[[1,2],[3,4],[5,6]]，Y=[[1,1],[2,2]]。我想将X的每一行与Y的每一行点积，并得到结果。[[3, 6],[7, 14], [11,22]]
我如何做到这一点？，谢谢！
浏览 32提问于2019-07-05得票数 2
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例如，让我们以点积为例。我正在运行一个CPU线程，它创建了两个大的数组AN和BN。由于这些数组的大小，我需要将它们的点积计算分成两个GPU，都是特斯拉M2050(计算能力2.0)。问题是，我需要在由CPU线程控制的do循环中多次计算这些点积。每个点积都需要前一个点积的结果。我读到过创建两个不同的线程来分别控制两个不同的GPU(如cuda示例所述)，但我不知道如何在它们之间同步和交换数据。还有别的选择
浏览 2提问于2012-03-04得票数 5
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(dim = (2000,1500))命名为X
有什么办法可以用点或batch_dot来做吗？
浏览 9提问于2021-02-25得票数 0
我有时间序列，我需要通过将零填充到矩阵中并在keras中使用keras.layers.Masking来保持序列长度固定到一个数字，我可以忽略这些填充的零进行进一步的计算，我想知道如何在Pytorch中做到这一点要么我需要在pytroch和pytorch中做填充，而pytorch不能处理可变长度的序列，这相当于pytorch中keras的掩蔽层，或者如果pytorch处理不同长度的序
浏览 73提问于2019-12-31得票数 3
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我们首先计算(result = top_diff * bottom_data)作为caffe_cpu_gemm中的矩阵乘法，然后在weight和result之间做一个dot product。CblasRowMajor, TransA, TransB, M, N, K, alpha, A, lda, B,}非常感谢！如有任何建议，将不胜感激！
浏览 1提问于2017-01-16得票数 1
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假设我有两个大小相同的方阵A，B A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
B = torch.tensor([[1, 1], [1, 1]]) 我想要一个由行式点积组成的张量，比如 tensor([3, 7]) # i.e. (1*1 + 2*1, 3*1 + 4*1) 在PyTorch中实现这一目标的有效方法是什么？
浏览 13提问于2021-10-25得票数 1
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p=torch.randn(2,3)我想做点积，得到一个形状(2,4,5)的结果。
如何使用PyTorch来完成这一任务？
浏览 1提问于2018-06-11得票数 0
我有两个张量名称：'wy‘和'x'，它们都是8码的： -80.1534]], grad_fn=<AddmmBackward>)
现在，我想做bmm乘以x*，如下所示：我有个错误：
浏览 3提问于2022-05-19得票数 1
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RNN的损失丝毫没有减少
、、、、
我已经尝试将权重初始化参数、学习率和批处理大小以及激活函数更改为ReLu仍然没有减少损失这是代码：import torchvision.datasets as dsetsfrom torch.autograd import Variable
input_size = 28output_size = 10num_epochs =
浏览 6提问于2018-02-26得票数 1
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在Java中，确定在6维中给出的点(其中有很多)是否与6维空间中的其他点位于同一平面上的最佳方法是什么？如何在2D和3D中这样做是很清楚的，但据我所知，一些概念，如交叉积等，并不是泛化到更高的维度(或仅限于特定的几个维度)。
它也将有助于找到一种方法，以回答同样的问题，在6D线上的点。更一般地说，我给出了一个更高维点云，我想确定这些点中是否有一些位于同一平面上。
浏览 4提问于2014-12-01得票数 2
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I有两个形状B的张量，3,240,320，其中B代表批量大小3代表通道，240代表高度(H)，320代表宽度(W)。我需要沿着通道维度(3个通道)找到点积，因此得到的张量将是形状B，1,240,320。我的张量在gpu中有float32元素(从cuda到backprop)。 你们能建议我怎么做吗？ 谢谢!我需要取这两个向量的点积。因此，得到的张量的维度是B，1,240,320
浏览 7提问于2021-03-17得票数 0
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