我正在使用Pytorch和fastai在安装了最新anaconda3的linux系统上测试ResNet-34 trained_model。为了将其作为批处理作业运行,我注释掉了与gui相关的行。它开始运行几个小时,然后在验证步骤中停止,错误消息如下。TypeError: add(): argument 'other' (position 1) must be Tensor, not
numpy.ndarray原始
我需要一个在PyTorch中编写自定义丢失函数,但是由于PyTorch与NumPy的相似性,基于Numpy的解决方案也会工作。我有两个张量(Numpy数组) p和q of shape (b,...)。对于p中的每个批处理元素,我希望计算q的任何批处理元素的最小差值w.r.t。那么,除了使用交换的p和q重复上述代码之外,还有其他<
我正在Pytorch中训练一个模型,我想使用输入的截断SVD分解。为了计算奇异值分解,我将Pytorch Cuda张量的输入传递给中央处理器,并使用scikit-learn中的TruncatedSVD进行截断,然后将结果传送回图形处理器。以下是我的模型的代码: class ImgEmb(nn.Module):
我正试图更新毕火炬中多维张量的非常具体的指数,但我不知道如何获得正确的指数。在Numpy中,我可以以一种非常简单的方式做到这一点:#set up the array containing the data
data = 100*np.ones我似乎需要scatter函数,但它只在一个维度上工作,而不是我所需要的多个维度。我该怎么做?