预期目标大小(50，88)，已获取torch.Size([50,288，88]) - 腾讯云开发者社区

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讲解Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Siz

这个错误通常发生在使用PyTorch训练图像分类模型时，表示模型期望每个通道（channel）的输入数据不止一个值，但实际输入的大小却是torch.Size。...通过打印输入数据的大小（即torch.Size），我们可以查看到它的形状。...这样，我们就可以成功训练模型并获得预期的结果。...而torch.Size是PyTorch中用于表示张量（tensor）维度的对象。张量是深度学习中最基本的数据结构，可以看作是多维矩阵。torch.Size表示了张量在每个维度上的大小。...通常，我们可以使用.size()方法获取张量的torch.Size，并根据torch.Size中的值来操作和处理张量的维度。

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【深度学习】RetinaNet 代码完全解析

前言本文就是大名鼎鼎的focalloss中提出的网络，其基本结构backbone+fpn+head也是目前目标检测算法的标准结构。...([1, 14400, 80]) torch.Size([1, 3600, 80]) torch.Size([1, 900, 80]) torch.Size([1, 225, 80]) torch.Size..., 14400, 4]) torch.Size([1, 3600, 4]) torch.Size([1, 900, 4]) torch.Size([1, 225, 4]) torch.Size([1,...** (1.0 / 3.0), 2 ** (2.0 / 3.0)])=[1,1.26,1.587] 首先计算大小： anchors[:, 2:] = base_size * np.tile(scales...anchor分配这部分主要是根据iou的大小划分正负样本，既挑出那些负责预测gt的anchor。分配的策略非常简单，就是iou策略。

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pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

为了解决错误，我们可以使用size()方法获取fc.weight的形状，并将其作为参数传递给view()函数。...TypeError: view(): argument 'size' (position 1) must be tuple of ints, not Tensor错误，使用size()方法获取目标形状...我们通过features.size(0)获取批处理大小，并将其与-1组合使用，表示自动计算展平后的维度大小。...使用view()函数可以进行以下操作:改变张量的维数和大小：我们可以通过view()函数增加或减少张量的维数，以及改变每个维度的大小。...：torch.Size([2, 3, 4])print(y.size()) # 输出：torch.Size([2, 12])print(z.size()) # 输出：torch.Size([6, 8

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是时候该学会 MMDetection 进阶之非典型操作技能（一）

, 10, 10]) torch.Size([2, 10, 10]) torch.Size([2, 10, 10]) end epoch 可以发现上述两个预期一个都没有实现，这就是本文说的 Dataloader...([2, 10, 10]) torch.Size([2, 10, 10]) torch.Size([2, 20, 20]) # 符合预期 torch.Size([2, 20, 20]) torch.Size...([2, 20, 20]) end epoch start epoch torch.Size([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size...([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size...) end epoch start epoch torch.Size([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25

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是时候该学会 MMDetection 进阶之非典型操作技能了（一）

幸好，大部分 FPN 和 Head 模块都是没有 BN 层的，所以大部分情况下用户都可以将想冻结的层中的 lr_mult 设置为 0，从而间接达到目标。...torch.Size([2, 20, 20]) # 符合预期 torch.Size([2, 20, 20]) torch.Size([2, 20, 20]) end epoch start epoch...torch.Size([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 20, 20]) # 符合预期 torch.Size([2,...([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size...epoch start epoch torch.Size([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size

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PyTorch 2.2 中文官方教程（八）

我们的目标是将摆锤放在向上位置（按照惯例，角位置为 0）并使其保持在该位置静止。为了设计我们的动态系统，我们需要定义两个方程：遵循动作（施加的扭矩）的运动方程和构成我们目标函数的奖励方程。...由于我们的目标是将摆锤竖起并保持在那个位置静止，我们的cost（负奖励）函数对于接近目标和低速度的位置具有较低的值。实际上，我们希望阻止远离“向上”位置和/或速度远离 0 的位置。..._reset() 是否包含所有预期的观察结果。再次强调，由于我们正在处理无状态环境，我们将摆锤的配置传递给名为 "params" 的嵌套 tensordict。...规格形状环境规格的主要维度必须与环境批处理大小匹配。这是为了强制确保环境的每个组件（包括其转换）都具有预期输入和输出形状的准确表示。这是在有状态设置中应准确编码的内容。...与环境设计一样，编写转换有两个步骤：正确获取动态（正向和反向）；调整环境规格。转换可以在两种设置中使用：独立使用时，它可以作为一个Module。

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PyTorch 2.2 中文官方教程（七）

词汇量大小等于词汇实例的长度。...构建词汇表让我们将英语句子作为源，德语句子作为目标。词汇可以被视为数据集中我们拥有的唯一单词集合。我们现在将为源和目标构建词汇表。让我们定义一个函数，从迭代器中的元组元素获取标记。...一般来说，RL 算法的目标是尽快学会解决任务，以尽可能少的环境交互次数为目标：total_frames越低越好。...这些子批次的大小由sub_batch_size控制。...([11]) 一个环境不仅由其模拟器和转换定义，还由一系列描述其执行期间可以预期到的元数据定义。

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机器学习|从0开发大模型-译llama3-from-scratch

将多个注意力头展开query，可以得到的形状为 [32X128X4096]，其中32是llama3的头数，128是查询向量的大小，4096是token emebdding的大小，代码如下： q_layer0...([17, 64, 2]) 旋转对现在已合并，现在有了⼀个新的query向量（旋转query向量），其shape为[17x128]，其中17是token的数量，128是query向量的维度。...([128, 4096]) 7.3、value向量 llama3-scratch 我们现在使用value权重来获取每个token的注意力值，其大小为[17x128]，其中17是提示中的token数量...，128是每个token的值向量的大小。...([17, 128]) 8、多头注意力机制 llama3-scratch 现在获取了第一层和第一个头的注意力输出，只需要按照n_heads重复这个步骤，对第一层的每个头部执行与上面的单元格完全相同的数学运算

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14 | 用简单的卷积神经网络处理图像会发生什么

1.周边元素的局部操作 2.平移不变性 3.使用很少量的模型参数关于最后一点再说明一下，原来我们把图像转成一个向量输入进去，使用全连接网络，参数量取决于这个图片的大小和全连接网络输出的大小，一层的参数量是输入规模和输出规模的乘积...conv.weight.shape, conv.bias.shapeouts:(torch.Size([16, 3, 3, 3]), torch.Size([16])) 这里我们掏出一张图来看一下，用卷积处理一下它...要解决这个问题，这里有一个简单方法就是对原图像进行边缘填充（padding），在图像的边缘填充一圈数值，比如说都是0，从而使得我们的输出结果符合预期。填充的方案就像下图所示。...在PyTorch提供的包中，我们只需要添加一个参数就可以完成填充操作，这里需要注意的是，填充的大小跟我们使用的卷积核大小有关系，如果我们使用的卷积核为 5 × 5，那我们应该填充2格。...([1, 3, 32, 32]), torch.Size([1, 1, 32, 32])) #此时输出尺寸已经跟输入尺寸一样了使用卷积获取特定特征我们前面说过，一个卷积核可以认为识别其中的一种特征，

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PyTorch 中Datasets And DataLoaders的使用 | PyTorch系列（十二）

在这篇文章中，我们的目标是熟悉如何使用dataset 和 data loader 对象，并对我们的训练集有一个初步的了解。从高层次的角度来看，我们的深度学习项目仍处于数据准备阶段。...对于数据流，我们可以使用Python内置的next()函数来获取数据流中的下一个数据元素。...我们有一个颜色通道，大小是28x28。现在我们来画出图像，我们会看到为什么一开始我们压缩了这个张量。我们首先压缩这个张量，然后把它传递给imshow() 函数。...([10, 1, 28, 28]) torch.Size([10]) 由于batch_size = 10，我们知道我们正在处理一批10张图像和10个相应的标签。...张量中包含图像数据的每个维度的大小由以下每个值定义： > (batch size, number of color channels, image height, image width) 批量大小为10

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神经网络批处理 | PyTorch系列（十九）

我们将使用数据加载器来获取批处理，然后，在将批处理传递到网络之后，我们将解释输出。传递一个 batch的图像到网络首先，回顾一下上一节的代码设置。我们需要以下内容： imports。...在上一节中，当我们从训练集中提取单个图像时，我们不得不unsqueeze() 张量以添加另一个维度，该维度将有效地将单例图像转换为一个大小为1的batch。...> images.shape torch.Size([10, 1, 28, 28]) > labels.shape torch.Size([10]) 让我们解释这两种形状。...> preds = network(images) > preds.shape torch.Size([10, 10]) > preds tensor( [ [ 0.1072...> get_num_correct(preds, labels) 1 总结现在，我们应该对如何将一批输入传递到网络以及在处理卷积神经网络时预期的形状有一个很好的了解。 ?

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时间序列数据建模流程范例

这里说的准备数据并不只是丢出来一个数据库或是 csv 文件，它涉及到数据获取，数据清洗，数据标准化，创建数据集等过程，让我们一个一个来讨论。...数据获取数据获取部分没什么好讲的，根据你的数据来源，可能是格式化的，也可能的非格式化的。你可以点击这里获取本文所使用的数据。...简单来说，去除空值，去除重复值，去除连续常值，正态分布的 3σ 去除异常值等等，根据你想要的目标，选择不同的数据清洗方式。...DataLoader 定义了按 batch 加载数据集的方法，能够控制 batch 的大小，batch 中元素的采样方法，以及将 batch 结果整理成模型所需输入形式的方法，并且能够使用多进程读取数据...DataLoader 能够控制 batch 的大小，batch 中元素的采样方法，以及将 batch 结果整理成模型所需输入形式的方法，并且能够使用多进程读取数据。

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mmdetection之RetinaNet注释详解

preface 本文记录 mmdetection 对 RetinaNet 训练的流程，包括标签获取，anchor 生成，前向训练，以及各步骤中 tensor 的形状，仅供复习用处。...([152, 100]), torch.Size([76, 50]), torch.Size([38, 25]), torch.Size([19, 13]), torch.Size([10, 7])]...anchor，在 RetinaNet 中每一个像素点上是会生成 9 个大小不同的 anchor，最终返回一个 List[List[Tensor]]最外面 list 的 size 为 batch_size...([136800, 4]), torch.Size([34200, 4]), torch.Size([8550, 4]), torch.Size([2223, 4]), torch.Size([630,...([16, 136800]), torch.Size([16, 34200]), torch.Size([16, 8550]), torch.Size([16, 2223]), torch.Size([

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【AI大模型】深入Transformer架构：编码器部分的实现与解析（下）

学习目标了解编码器中各个组成部分的作用. 掌握编码器中各个组成部分的实现过程....__init__() # 首先按照我们预期使用nn实例化了两个线性层对象，self.w1和self.w2 # 它们的参数分别是d_model, d_ff和d_ff, d_model...这两个张量就是规范化层的参数， # 因为直接对上一层得到的结果做规范化公式计算，将改变结果的正常表征，因此就需要有参数作为调节因子， # 使其即能满足规范化要求，又能不改变针对目标的表征...学习并实现了子层连接结构的类: SublayerConnection 类的初始化函数输入参数是size, dropout, 分别代表词嵌入大小和置零比率....学习并实现了编码器层的类: EncoderLayer 类的初始化函数共有4个, 别是size，其实就是我们词嵌入维度的大小.

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04-快速入门：利用卷积神经网络识别图片

创建演示数据来看看卷积层内部发生了什么： torch.manual_seed(42) # 创建和图片大小一样、批次大小一样的随机数据 images = torch.randn(size=(32, 3,...: torch.Size([1, 3, 64, 64]) 传入卷积层之后的图形大小: torch.Size([1, 10, 62, 62]) 传入卷积层和最大池化层后的图形大小：torch.Size...从人工智能的角度来看，您可以考虑神经网络压缩信息的整体目标。...model_2.eval() with torch.inference_mode(): for X, y in tqdm(test_dataloader, desc="进行预测"): # 将数据和目标发送到目标设备...torch.load - 加载已保存的 PyTorch 对象的函数。

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PyTorch:Bi-LSTM的文本生成

在本例中，窗口的大小为4，这意味着它将包含4个字符。目标是作者在窗口图像右边的第一个字符到目前为止，我们已经看到了如何以一种简单的方式生成字符序列。...): x = list() y = list() for i in range(len(text)): try: # 从文本中获取字符窗口...需要指出的是，input_size等于词汇表的大小（也就是说，我们的字典在预处理过程中生成的元素的数量）。同样，要预测的类的数量也与词汇表的大小相同，序列长度表示窗口的大小。...([batch_size, sequence_len]) x : torch.Size([64, 100]) 然后，在第2行中，x张量通过嵌入层传递，因此输出将具有一个大小： # torch.Size...: torch.Size([64, 256]) 最后，LSTM将返回大小为的隐藏状态： # last_hidden_state: torch.Size([batch_size, num_classes

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从头预训练一只超迷你 LLaMA 3

为了贴近主流，于是打算预训练一个 LLaMA 3——不过是超迷你版本，大小仅不到 20M。...架构确定了，那么现在来探讨一下模型具体参数，比如隐藏层大小、隐藏层数等等。...这里利用到了 list 的切片特性，input_ids[-max_token+1:] 可以获取 min(max-token, len(input_ids)) - 1 的序列。...所以我们的训练目标——或者说是 label——显而易见，就是把输入偏移一位当作预测目标，我们计算的就是输出和这个目标之间的 loss： ......# label # label 错开一位，是 input 的下一预测目标，计算的就是 input 和 label 之间的 loss 所以我们只需要把 input_ids 复制一份、再偏移一位

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Part4-2.对建筑年代的预测结果进行分析：绘制混淆矩阵、计算分类报告，绘制空间分布

三、开始预测 3.1 对整个测试集进行预测我们预测图像的最终目标是获取每个图像的预测标签，用来对比是否和真实标签相等，从而进行接下来的分析。...例如，我们有一个批次大小为 32 的数据，且分类问题有 9 个类别，那么 outputs 的大小是 [32, 9]使用argmax 函数: argmax(dim=1) 在类别的维度上找到最大值索引。...而且用户可以指定观察的目标层，或者让系统自动选择。...这是因为这些层通常包含关于目标类的空间信息，这对于理解网络如何“看到”和识别特定特征是非常有用的。...在我们提供的 DenseNet 模型中，应该将目标层指定为最后一个 DenseBlock 或其内部的最后一个 DenseLayer。

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FastAI 之书（面向程序员的 FastAI）（七）

在该维度上（这意味着当 PyTorch 通过添加步幅查找下一行时，它不会移动）： t.stride(), t.shape ((0, 1), torch.Size([3, 3])) 由于m的大小为 3×3...在本章中，我们实际上不会训练我们的模型，因此我们将为我们的输入和目标使用随机张量。...假设我们的输入是大小为 100 的 200 个向量，我们将它们分组成一个批次，我们的目标是 200 个随机浮点数： x = torch.randn(200, 100) y = torch.randn(200...唯一的微妙之处在于我们的输出和目标形状并不完全相同——经过模型后，我们得到这样的输出： out = model(x) out.shape torch.Size([200, 1]) 为了去掉这个多余的 1...现在你可以看到 PyTorch 的钩子并没有做任何花哨的事情——它们只是调用任何已注册的钩子。除了这些功能之外，我们的Module还提供了cuda和training属性，我们很快会用到。

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最新翻译的官方 PyTorch 简易入门教程

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【深度学习】RetinaNet 代码完全解析

pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

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