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我在使用PyTorch时遇到了一个问题。 我正在尝试将张量大小从[1,97,1]增加到[1,97,2]。如何在张量大小中添加"1“？
浏览 21提问于2020-01-17得票数 0
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我有大小为2x8x8的例子作为张量，我正在使用PyTorch数据加载器。但现在我也想添加一个大小为1(单个数字)的1维张量作为输入。因此，我有两个神经网络的输入参数，一个是卷积层的多维参数，另一个是稍后要连接的额外参数。 也许我可以使用两个数据加载器，对于每个张量形状一个，但我不能洗牌。如何将单个PyTorch数据读取器用于这两个不同的<
浏览 34提问于2020-10-29得票数 0
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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
浏览 12提问于2022-02-17得票数 0
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在PyTorch中，给定size=3的张量，如何将其扩展到size=3,2,5,5，使所添加的维具有与原始张量相对应的值。例如，使size=3 vector=[1,2,3]，使大小为2,5,5的第一个张量具有1值，第二个张量具有所有值2，第三个张量为3。此外，如何将大小为3,2,5,5的向量扩展为3,2，5，5
浏览 0提问于2022-02-21得票数 3
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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
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我有两个张量的火把，这些形状： RuntimeError:张量必须具有相同的维数: got 2和3
我该怎么做才能解决这个问题？如何将二维PyTorch张量转换为三维张量，或者如何在不丢失任何数据的</e
浏览 5提问于2021-12-07得票数 0
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我有一个Pytorch代码，它在for循环的每一次迭代中生成一个Pytorch张量，都是相同大小的。我想把每个张量分配给一排新的张量，其中包括最后的所有张量。在其他作品中，像这样的作品 X = torch.Tensor([[1,2,3], [3,2,5]]) Y[i] = X
我想知道
浏览 0提问于2019-12-03得票数 1
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我看了一下文档中的PyTorch教程，以了解传输学习。有一句话我听不懂。也就是说，如果batch_size是4，loss.item()将给出整个4张图像的损失。在这种情况下，这一步不像一个额外的乘法步骤吗？
任何帮助都将不胜感激。谢谢!
浏览 1提问于2020-04-08得票数 17
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就像nn.Conv2d或nn.AvgPool2d对张量和核大小所做的那样，我想计算具有核大小的张量的方差。我如何才能做到这一点？我想也许pytorch的源代码应该被触摸一下？
浏览 21提问于2021-06-08得票数 0
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我试着用pytorch运行一个强化学习算法，但是它一直告诉我CUDA已经没有记忆了。然而，它似乎只是访问我的GPU的内存的一小部分。0; 4.00 GiB total capacity; 3.78 MiB already allocated; 0 bytes free; 4.00 MiB reserved in total by PyTorch
浏览 4提问于2022-01-21得票数 -4
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我对在Pytorch中使用LSTM非常陌生，我正在尝试创建一个模型，它得到一个大小为42的张量和一个大小为62的序列(即62个大小为42的张量a)。这意味着我在一个序列中有62个张量。每个张量的大小为42。(形状为62,42。将此输入张量称为。 我想预测一个张量为1，序列为8(因此大小为1的<
浏览 22提问于2019-12-29得票数 5
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根据，我看到Pytorch’s LSTM expects all of its inputs to be 3D tensors.正在尝试做一个简单的序列到序列的LSTM，并且我有： print('x', x)我的x.size
浏览 2提问于2020-02-11得票数 2
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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。能否将池应用于输入张量以获得输出张量？如
浏览 0提问于2021-09-23得票数 1
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我正在用PyTorch多处理编程。我希望所有子进程都能读取/写入相同的张量列表(不调整大小)。例如，变量可以是因为每个张量都有不同的尺寸，所以我不能把它们组织成一个张量。python列表没有share_memory_()函数，multiprocessing.Manager不能处理张量列表。如何在多个子进程之间共享变量m？
浏览 1提问于2018-06-07得票数 10
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我已经创建了一个特定大小的张量，即C=4，3，40。我想把之前张量中的值复制到这个张量中。 我想复制张量A= 4, 3的所有值，只复制张量B= 4, 40, 1的二维值。我试过了： ten_size = torch.zeros(4, 3, 40) 但这显然是一个全为零的张量。我不知道如何从张量A和B中提取特定值并将其输入到ten_size中，因此
浏览 9提问于2021-04-02得票数 1
我不知道如何将PyTorch方法adaptive_avg_pool2d转换为Keras或TensorFlow。有人能帮忙吗？PyTorch方法我尝试使用平均池，在Keras中重新构造张量，但得到了错误：
ValueError:新数组的总大小必须保持不变
浏览 4提问于2018-10-03得票数 4
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我试图从表示Pytorch中图像的张量中提取亮度，因此我需要将大小为3的向量(对于三个RGB值权重)逐个元素地乘以表示图像的3xNxN张量，以便最终获得一个NxN矩阵，其中张量的三个通道已与向量中给出的权重相加我猜有Pytorch操作可以帮助我在没有循环的情况下做到这一点，但我还没有找到它们。
浏览 13提问于2020-05-03得票数 0
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如何将PyTorch Tensor转换为python列表？我的张量有浮点值。有没有一种解决方案可以同时处理int和其他可能的数据类型？
浏览 1提问于2018-12-23得票数 63
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我在PyTorch中发现了一行用于将3D张量简化为2D张量的代码。3D张量x的大小为torch.Size([500, 50, 1])，下面这行代码：用于将x简化为大小为torch.Size([50, 1])的2D张量。lengths也是包含值的shape torch.Size([50])的张量
浏览 1提问于2020-02-13得票数 3
这似乎是一个基本的问题，但我无法解决。
在神经网络的前通过中，我有一个形状为8x3x3的输出张量，其中8是我的批次大小。我们可以假定每个3x3张量都是一个非奇异矩阵。我需要找到这些矩阵的逆。PyTorch 函数仅适用于方阵。既然我现在有8x3x3，如何以可微的方式将此函数应用于批处理中的每个矩阵？如果我迭代这些示例并将逆附加到python列表中，然后将其转换为PyTorch
浏览 23提问于2017-10-05得票数 10
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