Crossentropyloss :目标大小与火炬大小不匹配
CrossEntropyLoss是一种常用的损失函数，用于衡量分类模型的预测结果与真实标签之间的差异。它通常用于多分类问题中，其中每个样本只能属于一个类别。
CrossEntropyLoss的计算方式是通过将预测结果经过softmax函数转换为概率分布，然后与真实标签计算交叉熵损失。交叉熵损失越小，表示模型的预测结果与真实标签越接近。
在PyTorch中，可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss来计算CrossEntropyLoss。它的输入包括两部分：预测结果和真实标签。预测结果的形状通常是(batch_size, num_classes)，真实标签的形状通常是(batch_size,)，其中num_classes表示类别的数量。
对于目标大小与输入大小不匹配的情况，可能是由于预测结果和真实标签的维度不一致导致的。解决这个问题的方法是确保预测结果和真实标签的维度匹配。可以通过调整模型的输出层或者对真实标签进行相应的处理来实现维度的匹配。
腾讯云提供了多种与深度学习相关的产品和服务，其中包括AI引擎、GPU云服务器、容器服务等。这些产品可以帮助用户进行模型训练、推理部署等任务。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：
注意：本回答仅提供了一般性的解释和腾讯云相关产品的示例，具体的解决方案需要根据实际情况进行调整和选择。
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1回答
如何扩展损失函数传递函数
、、、、
我想创建我自己的自定义损失函数，作为三个损失函数的加权组合，类似于：
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss(out1, lbl1) + \
torch.nn.CrossEntropyLoss(out2, lbl2) + \
torch.nn.CrossEntropyLoss(out3, lbl3)
我这样做是为了解决多类多标签分类问题.说得通吗？如何在火炬中正确地实现这样的损失函数？
谢谢
浏览 0提问于2018-10-07得票数 1
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我的预测是y_hat = [ 0.57,0.05,0.14,0.10,0.14]，目标是target =[ 1, 0, 0, 0, 0 ]。
我需要计算交叉熵损失的NumPy和火炬损失函数。
使用NumPy，我的公式是-np.sum(target*np.log(y_hat))，我得到了0.5621189181535413
然而，使用Pytorch：
loss = nn.CrossEntropyLoss()
output = torch.FloatTensor([0.57,0.05,0.14,0.10,0.14])
label = torch.FloatTensor([1,0,0,0,0])
l
浏览 3提问于2022-10-18得票数 2
我已经尝试过获得Tensorflow和Py火炬CrossEntropyLoss，但是它返回不同的值，我不知道为什么。请查找以下代码和结果。感谢您的投入和帮助。
import tensorflow as tf
import numpy as np
y_true = [3, 3, 1]
y_pred = [
[0.3377, 0.4867, 0.8842, 0.0854, 0.2147],
[0.4853, 0.0468, 0.6769, 0.5482, 0.1570],
[0.0976, 0.9899, 0.6903, 0.0828, 0.0647]
]
scce3
浏览 7提问于2022-06-14得票数 1
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我在寻找一个传递熵损失函数，就像Tensorflow中的CategoricalCrossEntropyLoss。
我的标签是一个热编码和预测是一个软最大层的输出。例如(每个样本都属于一个类)：
targets = [0, 0, 1]
predictions = [0.1, 0.2, 0.7]
我要计算软件最大值上的(范畴)交叉熵，而不是，而不是，把预测的最大值作为标签，然后计算交叉熵。不幸的是，我没有找到一个合适的解决方案，因为Pytorch的CrossEntropyLoss不是我想要的，它的BCELoss也不是我所需要的(不是吗？)
有谁知道在火炬中使用哪种丢失功能或如何处理吗？事先非常感谢
浏览 3提问于2020-11-29得票数 1
所以，我使用的是：torch.nn.CrossEntropyLoss(predictions, targets)，我想知道为什么目标必须是64位整数而不是32位呢？
浏览 1提问于2021-09-23得票数 2
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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
浏览 11提问于2022-02-23得票数 0
1回答
我在PyTorch上的代码实现的代码片段是：
model = models.vgg16(pretrained = False)
classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(25088, 128),
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(128, 128),
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(128, 20)
)
model.classifier = classifier
浏览 0提问于2019-03-13得票数 2
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我正在使用PyTorch执行语义分段。数据集中共有103个不同的类，目标是RGB图像，只有包含标签的红色通道。我使用nn.CrossEntropyLoss作为我的损失函数。为了保持清醒，我想检查使用nn.CrossEntropyLoss是否对此问题是正确的，以及它是否具有预期的行为。
我从数据集中选择一个随机掩码，并使用此自定义转换创建其分类版本。
class ToCategorical:
def __init__(self, n_classes: int) -> None:
self.n_classes = n_classes
def __call__
浏览 4提问于2022-02-05得票数 2
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我对nn.CrossEntropyLoss中张量的输入形状感到困惑。我试图为文本序列实现一个简单的自动编码器。我问题的核心可以用下面的代码来说明
predictions = torch.rand(2, 3, 4)
target = torch.rand(2, 3)
print(predictions.shape)
print(target.shape)
nn.CrossEntropyLoss(predictions.transpose(1, 2), target)
在我的例子中，预测具有形状(time_step, batch_size, vocabulary_size)，而目标具有形状(tim
浏览 0提问于2020-06-08得票数 0
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我不得不呆在CUDA 10.0做个人项目。
我没有安装与CUDA 10.0相适应的版本，而是意外地安装了CUDA 10.1支持的Pytorch 1.7。特别是，我安装了
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
令人惊讶的是，到目前为止，一切都很好，尽管数据自动化系统的版本并不匹配。
为了验证我的安装，我运行了中给出的代码，它很好。
我只是想知道几件事。
毕火炬团队是否正式评论过
浏览 14提问于2021-03-07得票数 2
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带喷炬的损耗函数
、、
我是第一次接触pytorch，当我看到有关MNIST数据集的教程时，目标是标量(从0到9之间的数字)，而模型的输出是向量(最后一层的代码是nn.Linear(32,10))，它们用(loss=nn.CrossEntropyLoss()损耗=损失(输出，目标))计算损失，它们与向量比较数字吗？
浏览 10提问于2021-12-11得票数 0
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我试图在torch.nn.CrossEntropyLoss中使用体重，
但我不知道该点哪一种
例如：
weight = torch.tensor([1.0, 52337/34649, 52337/11066]).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=weight)
我的class0有52337个例子，它在目标值中被标记为0，所以我采用1.0
我的class1有34649个例子在目标值中被标记为2，所以我取52337/34649
我的class2有34649个例子在目标值中被标记为1，所以我取52337/11066
浏览 26提问于2020-11-01得票数 0
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我想做一个标签火炬张量。我选择了两种不同的方法，第一种方法在用nn.CrossEntropyLoss()计算损失时出错。我想知道为什么会这样，尽管张量结果是一样的。
第一个方法：
labels = torch.hstack((torch.zeros(100),torch.ones(100),1+torch.ones(100)))
第二个方法：
labels_np = np.vstack((np.zeros((100,1)),np.ones((100,1)),1+np.ones((100,1))))
labels = torch.squeeze(torch.tensor(labels_np).l
浏览 1提问于2021-08-24得票数 1
1回答
我正在用完全卷积神经网络进行图像分割(链接到论文)：
这可以看作是像素分类(最后每个像素都会得到一个标签)。
我使用的是tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits损失函数。
loss = tf.reduce_mean((tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,
labels=tf.squeeze(annotation, squ
浏览 17提问于2017-07-20得票数 4
1回答
在片段中：
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
raw_loss = criterion(output.view(-1, ntokens), targets)
输出大小为torch.Size(5，5,8967)，目标大小为torch.Size(25)，ntokens为8967。
修改代码后，我的
输出大小为torch.Size(5,8967)，目标大小为torch.Size(25)。
在计算损失时，会出现维数上升的问题。
将产生输出的线性激活的大小增加5是明智的，以便以后可以调整输出的大小为torch.Size(5，5,8967)吗？
增加张量的问题是，ntok
浏览 0提问于2018-03-14得票数 0
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
浏览 2提问于2010-04-25得票数 0
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两个张量批量交叉熵的计算
、、、
我想计算两个张量批量的交叉熵：
x = torch.tensor([[[ 2.1137, -1.3133, 0.7930, 0.3330, 0.9407],
[-0.8380, -2.0299, -1.1218, 0.3150, 0.4797],
[-0.7439, 0.0753, -0.1121, 0.0096, -1.2621]]])
y = torch.tensor([[1,2,3]])
loss = nn.CrossEntropyLoss()(x, y)
但接收异常：
RuntimeError: Expected tar
浏览 7提问于2021-11-27得票数 0
我想使用pytorch的Crossentropyloss，但不知何故我的代码只适用于batchsize 2，所以我断言目标和输出的形状有问题。我得到以下错误： Value Error: Expected target size (50, 2), got torch.Size([50, 3]) 我的目标大小是(N=50,batchsize=3)，我的模型的输出是(N=50, batchsize=3, number of classes =2)。在输出层之前，我的形状是(N=50，batchsize=3，dimensions=64)。 如何更改形状才能使Crossentropyloss正常工作？
浏览 38提问于2021-01-10得票数 0
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1回答
我试着通过火炬指导来理解有监督的学习。
和反向传播：
如我所知，本torch教程中的参数更新在第4步的培训过程中，
output = model:forward(inputs[i])
df_do = criterion:backward(output, targets[i])
model:backward(inputs[i], df_do)
例如，我得到了这个
output = -2.2799
-2.3638
-2.3183
-2.1955
-2.3377
-2.3434
-2.37
浏览 0提问于2015-09-15得票数 1
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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(
浏览 2提问于2021-05-18得票数 4
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3回答
帆布2D迷宫火炬效应
、、、
我正在从事一项学校项目，其中包括以下条件：
只使用JS，HTML5和CSS制作迷宫。
在角色周围制造火炬效果。你不能透过墙壁发光。
我开始用画布制作这个游戏。我成功地在角色周围产生了火炬效应，如下所示：
然而，我不能让它不通过墙壁照明。
我确信我应该这样做:从字符的当前位置开始一个全方位的循环，直到到达视图距离，或者如果context.getImageData()返回0,0,0,255。这样，我就可以从北墙、东墙、西墙和南墙得到角色的距离。然后，我可以用一个矩形(视距-距离*墙)照亮角色周围的迷宫。
但不幸的是，经过15个小时的思考，我已经没有办法让这件事发挥作用了。任何小贴
浏览 7提问于2014-04-05得票数 1
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我需要在SSIS中从源加载到目的地。表包含大约150万行。
到目前为止，我能够将新记录插入到ID列上不匹配的目标表中，并更新与ID匹配但与HASHBYTES值不匹配的行。
这就是我所做的：
使用OLEDB源连接到数据库
使用查找转换根据ID列重定向行。
使用DerivedColumn获取"RefreshDate“列
如果ID不匹配，则将行插入tblEmployeesDestination
使用另一个查找转换来查看hashbutes是否与目标表匹配。
如果哈希字节不匹配，那么使用OLEDB命令更新目标表tblEmployeesDestination中的行。
浏览 5提问于2017-02-14得票数 1
我需要将文件从一个桶复制到另一个桶：
逻辑：将网站从源文件重定向到每个文件的目标文件。(如果s3://bucket-src/x.txt有网站重定向/foo.txt，而s3://bucket-src/y.txt有网站重定向/bar.txt，则最终结果是s3://bucket-dest/x.txt有网站重定向/foo.txt，而s3://bucket-/y.txt有网站重定向/bar.txt)
Performance：如果具有相同数据的文件已经在目标桶中，则不要对该文件执行任何操作。
满足需求1. 满足需求2.是否有从sync获得需求1或从cp获得需求2的方法？
浏览 0提问于2018-06-29得票数 1
你好，我正在做一个kaggle的比赛，但是当我和Keras练习的时候，我遇到了一个严重的问题。错误是"ValueError: error when checking input:期望dense_9_input具有形状(24，)，但得到形状(0，)的数组“。我试图通过查找Stack overflow来解决这个问题，但我找不到正确的答案。
变量X包含除目标值以外的所有变量，目标值为winPlacePerc和字符串变量，如ID、match id和group id。
#Libraries
from keras.models import Sequential
from keras.layer
浏览 0提问于2018-11-02得票数 0
火炬中图像尺寸的约定是什么？我不是火炬用户，但我正在阅读一些代码，我需要知道torch是否通常将RGB图像表示为{height, width, channels}或{channels, width, height}，就像我正在阅读的代码一样。
浏览 0提问于2018-03-29得票数 0
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我想使用CrossEntropyLoss计算我的自动编码器的重建精度：
ae_criterion = nn.CrossEntropyLoss()
ae_loss = ae_criterion(X, Y)
其中，X是自动编码器的重构，Y是目标(因为它是自动编码器，Y与原始输入X相同)。X和Y都有形状[42, 32, 130] = [batch_size, timesteps, number_of_classes]。当我运行上面的代码时，我会得到以下错误：
ValueError:预期目标大小(42,130)，got torch.Size(42，32,130)
在查看了这些文档之后，我仍然不
浏览 0提问于2019-04-12得票数 0
我已经创建了一个新的环境来安装packages，它依赖于火炬和火炬视觉包。
安装后，我得到: RuntimeError:检测到PyTorch和torchvision是用不同的CUDA版本编译的。PyTorch有CUDA Version=9.2，torchvision有CUDA Version=10.1。请重新安装与您的PyTorch安装匹配的torchvision。
因此，建议安装兼容版本的Cuda10.1及其相关火炬、Cuda10.1和python 3.7上的torchvision的安装步骤。
浏览 1提问于2020-11-19得票数 1
2回答
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。
浏览 4提问于2020-12-03得票数 0
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运行时错误，同时使用库在SageMaker - 实例中完成预先训练的SageMaker模型。
finetuning_gpt2_script.py包含以下内容，
图书馆：
from transformers import Trainer, TrainingArguments
from transformers import EarlyStoppingCallback
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
from transformers import TextDataset,DataCollatorForLanguage
浏览 8提问于2021-01-21得票数 0
我正试图将“sub”命令发送到子目录。我有一个带有"top_level“Makefile的父目录和一个带有它自己的Makefile的子目录。
我的父Makefile有一个目标行如下所示：
target%:
make -C sub_dir $(patsubst target-%,%,$@)
我可以在父文件夹中这样做：
使目标-干净&使目标-全部
它将被解释为：
使-C sub_dir干净&&使-C sub_dir全部干净
我想做的是：
使目标
但在这种情况下，我得到：
使-C sub_dir目标
我原以为"patsu
浏览 1提问于2018-07-05得票数 0
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我有一个火炬张量形状，torch.Size(1,16384，3)，我希望它是torch.Size(1,128,128，3)。 我该怎么做呢？
浏览 106提问于2021-07-13得票数 0
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我有一个维度为Batch_size，n，n的3D火炬张量，这是我的网络层的输出，以及一个大小为n，n的恒定2D火炬张量。我如何在批量大小上执行逐个元素乘法，这应该导致一个大小为Batch_size，n，n的火炬张量？我知道可以使用显式循环来实现此操作，但我对最有效的方式感兴趣。 谢谢
浏览 16提问于2020-01-24得票数 0
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我正在使用RTK Query处理我的应用程序的API请求。到目前为止，一切都很顺利！我遵循了文档中关于提供标签和使其无效的说明，但我面临着一种奇怪的行为。以下是两个相关端点的代码： export const api = createApi({
/*** code omitted for brevity ***/
tagTypes: ["Post"],
endpoints: (builder) => ({
getPost: builder.query({
query: (id) => ({
浏览 68提问于2021-10-07得票数 1
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
浏览 0提问于2018-12-18得票数 10
问题
我试图在一个iOS应用程序中播放一个简短(4秒)的音频剪辑。
设备上的(带有iOS 4.2.1的iPhone 3G )让我安静下来。然而，振动确实会根据需要触发。在模拟器中，音频按预期播放。
我在雪豹10.6.8之上的VMWare上运行一个Lion实例10.7.2。
我试过什么
检查格式-它是一个线性的PCM fileConverting文件到一个16位的音频文件(奥迪计算它是32位)确保文件名的大小写在代码和目标files.Cleaned之间是相同的，从iPhone删除并重建。
码
// Usage from class
-(void)loadRunningView {
浏览 4提问于2012-01-09得票数 0
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我正试图在windows平板电脑上做一个火炬应用。最终目标是“用户应该能够立即访问火炬”。我设法将应用程序放在魅力栏的“设置”选项卡中。但它需要2次点击，首先在设置条，然后火炬申请。
是否可以将应用程序放在魅力栏本身?这样用户就可以通过一次单击启动应用程序。
或者有什么方法可以从外键中得到触发器？例如，“长按音量键将启动应用程序”，或“长按相机按钮等”。
任何帮助都将受到高度赞赏:)。
浏览 9提问于2015-09-30得票数 0
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在焦火炬线性函数中存在一个问题，即矩阵问题。我认为输入张量大小不匹配..。这是错误代码。
lin = nn.Linear(len(output_from_third), 4)
linear_in = torch.tensor(output_from_third)
print("Linear_in size : {}, Linear_in dim : {}".format(linear_in.size(), linear_in.dim()))
print(lin(linear_in))
这是代码的结果。
Linear_in size : torch.Size([951, 10]
浏览 1提问于2022-05-04得票数 0
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
浏览 1提问于2019-01-05得票数 1
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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？
浏览 2提问于2020-02-11得票数 0
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1回答
SKScene边界与定位
、、、
我正在尽我最大的努力使用我的“响应”/“自适应”知识将其应用到我的SKScene中的定位中。
然而，这似乎有一个问题。因为场景的宽度/高度不准确。
在这个例子中，视图的锚点是中心点，即0.5，0.5。
SKLabelNode *label = [SKLabelNode labelNodeWithText:@"Welcome to the table..."];
label.position = CGPointMake(0,0);
label.alpha = 0;
[self addChild:label];
现在，我想把它移到屏幕的底部。我使用屏
浏览 2提问于2015-06-17得票数 0
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1回答
我无法恢复我最初问问题的另一个帐户，所以我希望我可以在这里问一些后续的问题
我希望使用dd救援克隆一个失败的驱动器，我曾经从它启动，以恢复所有的应用程序/设置，等等，我有。我计划在一个ubuntu的活动usb上运行快速救援，将失败的驱动器连接到我的计算机的SATA接口，并通过USB机箱将所有内容复制到新的驱动器上。
从@的回答来看，似乎有一些微妙的问题，但是USB外壳可能报告错误的物理扇区大小。如果这种情况发生在我通过USB机箱写入新磁盘时，那么我可能无法从它启动，因为
副本中的分区表与目标磁盘使用的逻辑扇区大小不对应。
如果是这种情况，建议我将失败的驱动器复制到新驱动器的分区中，而不是直接将
浏览 0提问于2020-07-30得票数 0
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因此，我有一些带注释的图像，我想用来训练二值图像分类器，但我一直存在创建数据集和实际获得测试模型的问题。每个图像要么属于某个类，要么不属于某个类，因此我希望使用PyTorch建立一个二进制分类数据集/模型。我有一些问题：
标签是浮动的还是长的？
我的标签应该是什么形状？
我使用的是火炬视觉模型中的resnet18类，最终的softmax层应该有一两个输出吗？
如果我的批次大小是200，那么在训练期间，我的目标应该是什么形状？
我的输出应该是什么形状？
提前感谢
报价删除
浏览 11提问于2021-03-01得票数 1
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3回答
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？
浏览 0提问于2016-09-21得票数 34
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我有一台RegExp
/.?(NCAA|Division|I|Basketball|Champions,|1939-2011).?/gi
和一些文本"Champion"
不知何故，这是一场比赛，我疯了吗？
0: "pio"
1: "i"
index: 4
input: "Champion"
length: 2
循环如下：
// contruct the pattern, dynamically
var someText = "Champion";
var phrase = ".?(NCAA|Division
浏览 0提问于2011-04-12得票数 0
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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
浏览 197提问于2020-12-28得票数 1
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我正在开发一款月鹅应用程序，并面临着搜索字符串中有单个val的数据的问题。
例如：
Data :[
{ "name": "Shubham"},
{"name":"Shubham Sharma"},
{"name":"Sharma"}
]
搜索"Shubham“的结果应该是
[
{ "name": "Shubham"}
]
使用这个查询我无法实现我的目标。
var regexp = new Re
浏览 6提问于2022-12-01得票数 0
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1回答
我安装了torchvision0.12.0，python3.8，我的操作系统是Windows。我成功地导入了火炬，但是我无法导入火炬并得到这个错误。
ImportError
在导入torchvision中导入"C:\Users'MyName'\Documents\GitHub\pytorch-cifar\main.py"，：_imaging第8行时，DLL加载失败
有人能解决这个问题吗？
浏览 10提问于2022-03-21得票数 0
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我正在将文件同步到DRA桶中，我需要确保当一个文件在源文件夹中更新时，它必须同步到目标文件夹。
现在，我正在使用MD5校验和来100%确定，但是对于一个拥有大量文件的8TB数据集来说，这太慢了。
如果我禁用了MD5检查，那么gsutil如何确定一个文件是否应该同步？
浏览 7提问于2015-02-28得票数 3
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1回答
我有两张表--一张带有句子，另一张带有关键字。我想从包含任何关键字的句子表中选择行。
例如：
句子
我喜欢我的狗
我最喜欢的食物是意大利面
编程很有趣
关键词
最爱的食物
狗
我的目标是返回前2行。
到目前为止，我已经：
select a.*
from sentences a
join keywords b
on a.sentences like '%' || b.keywords || '%'
但是，我得到了一个错误：“此查询的执行涉及执行一个或多个无法优化的笛卡尔产品联接”。
有什么想法吗？提前谢谢。也不确定这是否重
浏览 2提问于2015-11-28得票数 1
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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
浏览 2提问于2020-05-19得票数 0
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