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沙龙
2
回答
有没有
一种
好
的
方法来
修改
pytorch
张量
中
的
一些
值
,
同时
保留
autograd
功能
?
python
、
pytorch
、
tensor
有时我需要
修改
pytorch
张量
中
的
一些
值
。例如,给定一个
张量
x,我需要将其正部分乘以2,并将其负部分乘以3: import torch x[x>0] = 2* x[x>0]y.backward() 然而,这样
的
就地操作总是破坏
autograd</em
浏览 62
提问于2021-02-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么在
PyTorch
中有两个不同
的
标志来禁用梯度计算
python
、
pytorch
、
autograd
我是
PyTorch
的
中级学习者,在最近
的
一些
案例
中
,我看到人们使用torch.inference_mode()而不是著名
的
torch.no_grad()来验证经过训练
的
agent在强化学习(RL)实验
中
的
有效性我检查了,它们有一个由两个标志组成
的
表,用于禁用梯度计算。老实说,如果我读到描述的话,对我来说听起来完全一样。有人找到解释了吗?
浏览 53
提问于2022-10-25
得票数 -1
2
回答
Torch -插
值
缺失
值
pytorch
、
interpolation
我有一个包含零
的
NumOfImagesxHxW形式
的
张量
图像。我正在寻找
一种
方法来
插
值
缺失
值
(零),只使用同一图像
中
的
信息(图像之间没有连接)。
有没有
办法用
pytorch
做到这一点呢?我需要填充零,
同时
保持
张量
的
维度和梯度。 谢谢。
浏览 1
提问于2020-01-15
得票数 1
2
回答
PyTorch
autograd
-- grad只能为标量输出隐式创建
python
、
pytorch
、
autograd
我正在使用
PyTorch
中
的
autograd
工具,并且发现自己处于需要通过整数索引访问一维
张量
中
的
值
的
情况。flag总的来说,我对如何使用变量
的
克隆版本在梯度计算中
保留
该变量持怀疑态度我很感谢你在这种方法上
的
帮助
浏览 0
提问于2018-09-13
得票数 10
回答已采纳
1
回答
torch.clamp
中
的
列相关界
python
、
machine-learning
、
deep-learning
、
computer-vision
、
pytorch
我想做
一些
类似于二维数组上
的
np.clip对
PyTorch
张量
的
操作。更具体地说,我想在一个特定
的
值
范围(列相关
的
)
中
裁剪每一列。例如,在numpy
中
,您可以:low = np.array([0,0,1])clipped_x =np.clip(x, low, high) clipped_x == np.array(
浏览 0
提问于2019-02-17
得票数 7
回答已采纳
2
回答
PyTorch
值
阈值化和所有其他
值
的
零化
python
、
machine-learning
、
pytorch
我在
PyTorch
中有二维
张量
,表示模型
的
信任。我要:迭代行,如果
值
大于或等于,检查第2
值
,创建一行零,将第2
值
从行更改为第2
值
,替换行,否则不要做任何<code>F 215</code>。 然而,这是低效
的
。
有没有
一种
矢
浏览 2
提问于2020-07-15
得票数 1
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2
回答
如何转换torch.nn.utils.rnn.pack_sequence
的
二维和索引
张量
python
、
numpy
、
machine-learning
、
pytorch
、
lstm
我有如下形式
的
序列集合:indexes = torch.tensor([1,0,1])我需要把这些序列输入到
中
。由于这些都是可变长度
的
序列,
pytorch
文档声明使用类似于
的
东西。 遗憾
的
是,这个方法和它类似的需要,作为输入,一个
张量
列表
浏览 4
提问于2020-05-26
得票数 0
回答已采纳
3
回答
PyTorch
函数
中
的
下划线后缀意味着什么?
python
、
pytorch
在
PyTorch
中
,
张量
的
许多方法有两个版本--一个带有下划线后缀,另一个没有。如果我试一试,它们似乎也会做同样
的
事情:Out
浏览 0
提问于2018-10-21
得票数 15
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1
回答
PyTorch
元素有符号
的
最小/最大?
python
、
pytorch
、
min
、
sign
、
absolute-value
我可能遗漏了
一些
明显
的
东西,但我找不到
一种
方法来
计算它。 给定两个
张量
,我希望
保留
每个
张量
中
的
最小元素以及符号。sign_x = torch.sign(x)min = torch.min(torch.abs(x), torch.abs(y)) 为了最终将符号与获得
的
最小
值
相乘,但我没有方法将正确
的
符号与
保留
的
浏览 28
提问于2020-07-15
得票数 3
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2
回答
通过计算Jacobian有效利用
PyTorch
的
张量
自梯度
python
、
pytorch
在我以前
的
中
,我发现了如何使用
PyTorch
的
自动梯度和
张量
:from torch.
autograd
import gradimporttorch.diagonal(dx, 3, -1), 0)[0] #4th vector>>> 问题是grad只知道如何从标量
张量
但是,由于我
的
浏览 5
提问于2021-05-10
得票数 6
回答已采纳
1
回答
为给定
的
值
表示段边界
的
张量
生成段标签
python
、
pytorch
、
tensor
、
bert-language-model
、
fairseq
有没有
人知道为
张量
生成“段标签”
的
方法,给出一个表示
张量
内段边界
的
唯一
值
?例如,给定一个一维输入
张量
,其中值1表示分段边界,由此产生
的
段标签
张量
应该具有相同
的
形状,其
值
表示两个段: [5, 4, 1, 3, 6, 2], [9, 4, 5, 1, 8
浏览 11
提问于2020-12-07
得票数 2
回答已采纳
2
回答
基于
PyTorch
稀疏
张量
的
GPU快速计算
python
、
pytorch
、
tensor
是否有可能对
PyTorch
MxN
张量
的
每一行进行操作,但只在某些索引(例如非零)上操作以节省时间?Large = Tensor([[0, 1, 3, 0, 0, 0],我想用下面这样
的
较小
的
“
张量
”: irregular_tensor = [ [1
浏览 9
提问于2022-03-18
得票数 1
2
回答
使用Py手电
的
数据采集器&用滑雪板变换
python
、
scikit-learn
、
dataset
、
pytorch
我已经使用了很多除草器,并习惯了他们
的
数据存储和转换,特别是在数据增强方面,因为它们非常用户友好,易于理解。 但是,我需要从sklearn运行
一些
ML模型。
有没有
一种
方法可以使用比目鱼
的
数据器来学习滑雪?
浏览 0
提问于2019-12-09
得票数 1
2
回答
定义我自己
的
梯度函数以便使用
numpy
、
pytorch
、
tensor
、
torch
在我真正
的
问题中,我有我自己
的
不使用
张量
的
伴随函数。有任何方法,我可以定义我自己
的
梯度函数,以便在优化过程中使用?到目前为止,这是我最好
的
尝试:import torch optimizer.step(custom_function()) 上面写着: R
浏览 7
提问于2022-08-29
得票数 3
2
回答
张量
和numpy数组之间
的
PyTorch
转换:加法运算
python
、
numpy
、
pytorch
我遵循,但有一个关于将numpy数组转换为
张量
的
问题。教程示例。
张量
(2,2,2,2,2,dtype=torch.float64) import numpy as npb = torch.from_numpy(a) 为什么输出不同?
浏览 1
提问于2019-03-07
得票数 4
回答已采纳
1
回答
PyTorch
中
的
掩蔽与实例规范化
pytorch
、
normalization
假设我有一个
PyTorch
张量
,排列为N,C,L,其中N是批大小,C是通道或特征
的
数目,L是长度。
中
维护可微性/自动分级信息我不能..。具有零
值
的
results...Mask ...Mask,因为这会破坏计算机使用np.nan或np.inf提供错误
的
np.nan或np.inf
的
方法和方差,因为
PyTorch
张量
不会忽略这
浏览 3
提问于2019-10-13
得票数 2
2
回答
PyTorch
张量
是如何实现
的
?
python
、
python-3.x
、
rust
、
pytorch
、
tensor
我正在用Rust构建我自己
的
张量
类,并且我试图使它像
PyTorch
的
实现一样。我目前正在构建一个连续数组,因此,给定3 x 3 x 3
的
维数,我
的
数组
中
只包含3^3元素,这将表示
张量
。然而,这确实使数组
的
一些
数学操作
浏览 1
提问于2018-04-09
得票数 14
回答已采纳
1
回答
在Tensorflow
中
为自定义静态
张量
保留
未知批次维度
python
、
tensorflow
、
keras
a,b是已知
值
(此
张量
是在初始化过程
中
创建
的
)。当在输入
张量
上调用时,它展平输入
张量
,展平其存储
的
张量
,并将两者连接在一起。不幸
的
是,我似乎不知道如何在这个连接过程中
保留
未知
的
批次维度。,Flatten()(self.N)将返回一个与原始self.N具有相同形状(a,b)
的
张量
,因此,返回
值
将具有(a,num_input_tensor_value
浏览 14
提问于2020-08-12
得票数 3
回答已采纳
3
回答
Tensorflow
中
的
二进制掩码
arrays
、
tensorflow
、
masking
我想沿着
张量
的
特定维度屏蔽所有其他
值
,但没有看到生成这样一个掩码
的
好
方法。],[6,7,8,9,0]b = a * mask #would return [[1,0,3,0,5],[6,0,8,0,0]]mask = tf.ones_li
浏览 2
提问于2016-11-06
得票数 7
回答已采纳
2
回答
在深度学习中使用numpy数组图像和使用图像文件有什么区别?
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
、
computer-vision
、
convolutional-neural-network
在深度学习中使用numpy数组图像和使用图像文件有什么区别? 哪条路更好?
浏览 0
提问于2018-09-18
得票数 2
回答已采纳
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