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这是我的尝试 def __init__( weight=None,_criterion = FocalLoss()时，它会给出错误。
如何让这种损失表现得像CrossEntropyLoss应用编程接口一样？
浏览 22提问于2021-03-05得票数 0
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对于丢失的forward，我有一个自定义的PyTorch实现。训练效果很好。我检查了loss.grad_fn，它不是None。以下是源代码： def __init__(self):
super(FocalLoss, self).
浏览 6提问于2022-05-18得票数 0
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我在focal loss中找到了GitHub的这个实现，并且我使用它来解决一个不平衡的数据集二进制分类问题。# IMPLEMENTATION CREDIT: https://github.com/clcarwin/focal_loss_pytorch def __init__(self, gamma=0.5, alpha=None, size_average=True):
super(FocalLoss</
浏览 9提问于2022-02-28得票数 2
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我发现在PyTorch中使用GPU的k-意思实现比CPU快30倍。是否有任何方法(如轮廓评分，邓恩指数，.)最好在使用GPU的PyTorch中实现？
浏览 9提问于2022-01-10得票数 0
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我目前正在学习PyTorch，以便利用它的开源自动评分功能，作为我自己的练习，我想实现一个简单的优化算法，我已经在MATLAB中实现了这个算法。PyTorch中实现这种优化算法？换句话说，我想在PyTorch中执行与上面完全相同的算法，只是简单地使用PyTorch的自动梯度功能来计算梯度，而不是自己计算梯度。这样，我不想调用任何给定的优化器(如SGD或Adam)--只需自己编写算法，唯一的区别是梯度
浏览 7提问于2020-12-01得票数 0
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自定义激活函数？
、、、、
我在Pytorch中实现自定义激活函数时遇到了问题，比如Swish。我应该如何在Pytorch中实现和使用自定义激活函数？
浏览 1提问于2019-04-19得票数 12
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我很难理解如何处理不同维度的向量(但是，它们确实共享一个维度)，以及如何在PyTorch中处理这个问题。
我知道，这是可以在引擎盖下实现的，如枕木和numpy，但我试图避免分离和移动向量到CPU有人能帮我理解PyTorch中
浏览 15提问于2022-05-18得票数 1
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我知道在pytorch中我可以将张量定义为，但是，当我真正想要使用int8时，我得到：因此，我很困惑，如何在pytorch中运行量化模型，例如，当计算块(如卷积)不支持数据类型时，如何使用int8？我使用的是pytorch版本的1.0.1.post2。
浏览 0提问于2019-03-21得票数 1
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在一些分析时态数据(如音频或视频)的深度学习模型中，我们使用了一个“时间分布密集”层(TDD)。这所创造的是一个完全连接(密集)层，它分别应用于每一个时间步骤。如何在中手动实现的时间分布密集性？
浏览 13提问于2020-04-22得票数 3
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在PyTorch中，我想实现如下图所示的计算： ? 换句话说，这是一个应用于矩阵中每个向量的映射函数，并且每个函数都是不同的，例如torch.sin、torch.cos和torch.tan。我如何在PyTorch中实现这样的计算(即，没有图形处理器上的for循环)。
浏览 40提问于2021-05-03得票数 1
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available: True, using: 0 IPUs/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/pytorch_lightning
浏览 20提问于2022-11-25得票数 0
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如何在使用Tensorflow作为后台的情况下，在keras中实现BCEWithLogitsLoss，并将其作为自定义损失函数。我在PyTorch中使用了torch中定义的BCEWithLogitsLoss。 如何在Keras中实现同样的功能？
浏览 38提问于2019-04-15得票数 2
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我们正在努力实现多标签分类使用CNN在火把.我们有8个标签和大约260张图片使用90/10分割为火车/验证集。我们最初尝试了BCEWithLogitsLoss函数，该函数导致模型预测所有图像的标签相同。然后，我们采用焦点丢失的方法来处理类的不平衡，如下所示： import torch
class FocalLoss(nn.Mod
浏览 4提问于2020-05-18得票数 1
我找不到任何在IBM Watson中部署PyTorch模型的好参考资料。我已经从Hugging transformers库创建了Bert模型，并使用Pytorch实现。现在，我需要在IBM watson中部署PyTorch模型以进行实时预测。
我已经搜索了很多，但没有找到任何部署步骤的参考资料。
浏览 0提问于2020-09-22得票数 0
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在Pytorch中，nn.conv2d()的填充参数允许用户输入选择的填充大小(如p=n)。TensorFlow没有这样的等价物。我们如何实现类似的定制?如果设计一个小型网络，使用通常的CNN层，如池和FC，从输入层开始演示如何实现它，将是非常值得赞赏的。
浏览 0提问于2021-09-08得票数 1
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我正试图在Github中找到一个存储库，以获得用于NER任务的Bert模型的Pytorch-重新实现。当我检查这些问题时，我发现人们在抱怨评估或培训过程中的错误。那么，我的问题是，有人曾经尝试过这些存储库中的Ner任务吗？如果你知道其他选择的话，我很乐意听。
浏览 0提问于2019-05-02得票数 0
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这个3D实现是从一个名为Efficientnetpy手电筒( github页面)的2D实现中分叉出来的。github上的分叉订单如下：如您所见，我将包的3D实现分叉到我的 GitHub中</e
浏览 3提问于2020-07-14得票数 0
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我在GPU (cuda)中使用pytorch训练建立了我自己的类似滑雪板的估计器，当RandomizedSearchCV n_jobs==1时，它运行得很好。我找到了最接近的解决方案，但仍然不知道如何在Neur桥中使用RandomizedSearchCV。这是一个全新的项目，所以我找不到他们的文档或社区例子的答案。
浏览 4提问于2020-09-27得票数 1
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Pytorch提供API来连接张量，如cat，堆栈。但是它是否提供了任何API来连接或者。例如,
假设input1.shape = C*H*W，a1.shape = H\*W和output.shape = (3C)*H*W
这可以使用一个循环来实现，但是我想知道是否有Pytorch能够做到这一点
浏览 5提问于2022-03-26得票数 2
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