train_transforms)
images, lab
浏览 46提问于2020-08-10得票数 0
为什么f normalize获取PIL-image而不是torch.tensor？每个转换的执行是否是随机的？ubuntu/anaconda3/envs/pytorch-1.11.0/lib/python3.9/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py”，第530原始追溯(最近一次调用)：文件"/home/ubuntu/anaconda3
浏览 5提问于2022-07-29得票数 0
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我有两个张量的火把，这些形状： RuntimeError:张量必须具有相同的维数: got 2和3
我该怎么做才能解决这个问题？如何将二维PyTorch张量转换为三维张量，或者如何在不丢失任何数据的情况下将三维PyTorch<em
浏览 5提问于2021-12-07得票数 0
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我可以使用PyTorch张量代替NumPy数组，同时使用scikit学习吗？我尝试了一些像train_test_split和StandardScalar这样的学习方法，但是当我使用PyTorch张量而不是NumPy数组时，有什么我应该知道的吗？这是否意味着使用PyTorch张量是完全安全的？
浏览 2提问于2021-11-18得票数 3
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没有所有连接的神经网络层
、、、、
这个想法是，该层不应该是真正密集的，而是缺少一些连接(即等于0)。
如何在使用PyTorch (或Tensorflow)进行培训时实现这一点？我不希望这些重量在训练时变成非零。
浏览 3提问于2020-09-15得票数 4
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当我创建一个PyTorch张量并尝试探索它的类型时，我发现：>>> a [0.0523, 0.9344, 0.3505, 0.8901, 0.6464]])<class'torch.Te
浏览 0提问于2019-07-19得票数 3
当我将两个pytorch张量相乘时，我看到了一些奇怪的行为。x = torch.tensor([99397544.0])x * y 下面的输出 tensor([9939755.])然而，答案应该是9939754.4
浏览 26提问于2019-09-18得票数 1
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libtorch有没有什么方法来获取张量或模型设备类型。tensor = torch.rand(3,4)
print(tensor.device)
浏览 24提问于2020-03-03得票数 0
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我在pytorch中有一个有64个元素的张量，我想把它转换成一个有32个元素的复张量。顺序对我来说很重要，所有东西都应该在PyTorch中，这样我就可以在我的自定义损失函数中使用它:主张量(W)中的前半部分是我的实数，后半部分是我的虚数。所以我的最后一个张量应该是这样： W_final =张量(W+jW32，W1+jW33，W2+jW34，W3+jW35，...，W31+jW63) 我尝试过这种方法： import torch
W_1
浏览 72提问于2020-09-12得票数 2
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我是pytorch的新手。在玩张量的时候，我观察到了两种类型的张量- tensor(58)torch.Size([1]) 两者之间的区别是什么
浏览 1786提问于2019-07-03得票数 5
2回答
通过使用以下方法，我损失很大，而且模型似乎没有学习：time_steps = 224y_true = torch.randn((batch_size, time_steps, classes)).view(batch_size, classes, -1)你
浏览 4提问于2022-07-07得票数 0
我想知道为什么当我使用：Y_train = pd.read_csv('c:/Data/y_train_set_yu.1.csv', header= None)
Y_train_class= (Y_train >= 55
浏览 1提问于2019-05-18得票数 2
我有一个图像数据集，我正在使用PIL和torch张量在循环中将它们转换为张量，并将它们存储在列表中。def preprocess(string):
return torch.FloatTensor(np.ascontiguousarray(np.array((PIL.Image.open(stringonly one element tensors can be converted to Python scalars 我还打印了list train1的组成元素的形状和类型，并发现它们如预期的那样是张量</e
浏览 54提问于2021-01-31得票数 0
我有一个大小为4 x 6的张量，其中4是批量大小，6是序列长度。序列向量的每个元素都是某种索引(0到n)。我想创建一个4 x 6 x n张量，其中第三维的向量将是索引的一个热编码，这意味着我想在指定的索引中放置1，其余的值将为零。例如，我有以下张量：[1, 4, 6, 7, 3, 3],[11, 12, 15, 2, 5, 7]]
这里因此，我希望将张量转换为4 X 6 X 16张量，其中第三维将表示一个热编码向
浏览 0提问于2017-06-09得票数 17
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3回答
我试着在网上搜索文档，但我找不到任何给我答案的东西。.numpy()函数是做什么的？给出的示例代码如下： y_true = [] y_true.append(y_batch.numpy()[0].tolist())
浏览 134提问于2020-09-19得票数 5
回答已采纳
据我所知，内置的PyTorch操作都通过隐式矢量化自动处理批处理，允许跨多个GPU并行。at::Tensor elementSpecificParam) { auto output = at::zeros(torchoutput 张量在多GPU场景中如何分配？最终目标是建立一个与一
浏览 1提问于2018-07-18得票数 37
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1回答
在尝试初始化torch.zeros - torch.zeros((2000,2000,3200), device=device)时，我面临内存问题。获取以下错误：我的问题是:为什么零张量需要那么大的记忆？我在另一个系统中与g
浏览 0提问于2021-04-27得票数 0
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