嗨,我在Py火炬中遇到了一个文档,它以两种方式实现交叉熵损失函数:
# Example of target with class indices
loss = nn.CrossEntropyLoss()
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)
output = loss(input, target)
output.backward()
# Example of target with class probabilities
input
我的目标是将相同的图标显示两次,但每次都有不同的大小。我尝试了以下几种方法:
FileStream fs = new FileStream("name_of_the_icon_file.ico", FileMode.Open);
Icon ico = new Icon(fs, 32, 32); //create an in-memory instance of the icon, size 32x32
Icon ico2 = new Icon(fs, 16, 16); //create an in-memory instance of the icon, size
我想打印模型的验证损失在每一个时代,什么是正确的方式获得和打印验证损失?
是这样吗?
criterion = nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean')
for x, y in validation_loader:
optimizer.zero_grad()
out = model(x)
loss = criterion(out, y)
loss.backward()
optimizer.step()
losses += loss
display_loss = losses/len(validation_loader)
print(
所以突然间我的密码坏了。错误:无法导入火炬,No module named torch。因此,我尝试安装火炬;错误,ModuleNotFoundError: No module named 'tools.nnwrap'。我删除我的复仇者并重新创造它,同样的事情。我试过了,同样的问题。我查了一下这个问题,显然我应该去。我做了,尝试了几个安装命令,用cuda,没有,都坏了。我做什么好?我在Arch Linux上,如果这是相关的话,也许我弄坏了什么。
有人能帮我吗?我的错误越来越少。我用谷歌科拉布。如何解决这个错误?
尺寸不匹配,/pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMath.cpp:2070 : m1: 64x100,m2: 784x128
下面的代码我正在尝试运行。
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets, transforms
# Define a transform to normalize
当我使用交叉熵损失作为损失函数时,我得到了这个量纲的范围误差。
这是我的密码:
self.ce = nn.CrossEntropyLoss()
def forward(self, pred, y):
loss = 0
for w_, p_, y_ in zip(self.weights, pred, y):
loss += w_ * self.ce(p_, y_)
return loss
当我运行这段代码时:
the value of p_:tensor(1.00000e-02 *[-0.7625, 5.8737
你好,我已经做了一个虚拟的桌子,我正在练习,我试图得到的最后一个名字的第一个字母,例如。Aba,Kadabra和Alfa Kadabra他们姓的最后一个字母是'K‘,所以当我测试一些查询时,比如.
select * from employees
where full_name like 'K%'
select * from employees
where full_name like 'K%'
这两样都不管用。有人能告诉我实现这一目标的最佳方法吗?
NOT MATCHED BY SOURCE和NOT MATCHED BY TARGET的区别是什么?
例如,:
WHEN NOT MATCHED BY SOURCE是否意味着记录存在于目标中,而不存在于源中?-那么我们可以删除吗?
WHEN NOT MATCHED BY TARGET -意味着记录存在于源中,而不存在于目标中?那么我们可以插入吗?
我想建立一个模型,它预测下一个字符的基础上的字符。我将文本拼接成长度为100的整数序列(使用dataset和dataloader)。 我的输入和目标变量的维度是: inputs dimension: (batch_size,sequence length). In my case (128,100)
targets dimension: (batch_size,sequence length). In my case (128,100) 在向前传递之后,我得到了预测的维度:(batch_size,sequence_length,vocabulary_size),在我的例子中是(128,100
我是深度学习和PyTorch的新手。我在cifar10上的火炬视觉模块中使用resnet-50模型.我从火炬视觉导入了CIFAR-10数据集。测试的准确性很低,我试过配置分类层,但精度没有变化。我的密码有什么问题吗?我在计算准确度时犯了错误吗?
import torchvision
import torch
import torch.nn as nn
from torch import optim
import os
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
impor