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我在Pytorch上有以下Resnet原型： Resnet_Classifier( (model): Sequential( def __init_
浏览 26提问于2021-10-03得票数 0
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所有的数据集和培训都是在gcp上完成的，我的设置是基本的。
details = "Invalid image "us-docker.pkg.dev/vertex-ai/training/pytorch-gpusurface/call.cc&qu
浏览 20提问于2022-05-08得票数 0
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我在Caffe2中尝试使用导出为ONNX模型的PyTorch模型时遇到了问题。prepared_backend.run(W)[0]ValueError: Don't know how to translate op Unsqueeze when running converted PyTorchModel
附加信息pytorch version 1.0.0a0+6f664d3 Caffe2是最新版本(尝试从源、pip
浏览 2提问于2018-10-07得票数 1
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Google colab连接到本地运行时 使用以下步骤配置本地GPU设置： 编辑->笔记本电脑设置->硬件加速器(GPU) 运行时GPU更改运行时类型->硬件加速器( -> ) 已连接(本地) 然后使用以下代码检查在本地运行时上运行的
浏览 147提问于2021-10-27得票数 1
因为它在技术上是几个层，我觉得子类Layer是骗人的，而当子类Model工作时，我不确定这样做是否有任何负面的惩罚。
浏览 0提问于2019-08-23得票数 2
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在Pytorch中，我们加载预训练模型，如下所示： net.load_state_dict(torch.load(path)['model_state_dict']) 然后，网络结构和加载的模型必须完全相同但是，是否可以加载权重，然后修改网络/添加额外的参数？注意:如果我们在加载权重之前向模型添加额外的参数，例如 self.parameter = Parameter(torch.ones(5),requires_grad=
浏览 43提问于2019-05-14得票数 2
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self, x): x = self.bn(x) return y
当训练时，在Stem.forward()中，nvidia-smi告诉每一行将消耗x MBs内存，但在Stem.forward()完成后，内存不会被释放，导致训练迅速崩溃，耗尽GPU内存。
浏览 8提问于2018-08-06得票数 0
这需要一个语料库，一个现有的BERT模型，并使用这个语料库对模型进行微调。，并创建了一个包含以下文件的文件夹：tensorflow-gpu 2.2.0pytorch 1.4.0当我使用这个环境重新加载那些以前调得很好的语言模型时[
浏览 9提问于2020-12-01得票数 2
我成功地部署了我的AWS模型。 predictor_cls=ImagePredictor)
当我使用version=1.0.0时，我
浏览 9提问于2020-07-15得票数 2
我在Google平台上部署了Pytorch模型，我得到了以下错误： version="0.1", install_requires=REQUIRED_PACKAGES模型版本创建
浏览 5提问于2020-02-26得票数 3
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在一个时代结束时，将当前状态在验证数据上的损失与以前具有最佳验证损失的状态进行比较(对于第一个阶段，只需将其与1e5这样的随机高数进行比较)，并保存当前状态，如果它更好，或者保持旧状态。在所有的历元完成后，将验证误差最小的状态保存为最佳模型。
然后将最佳模型应用于测试数据。计算精度，绘制ROC曲线。我想知道如何扩展我的设置，使它成为一个适当的统计实验设置，目的是获得稳定的准确性和损失的结果(我想说，我的模型提供了一致的结果。我在想，沿着运行测试步骤的思路，比如说10次，然后平均错误？或者
浏览 0提问于2021-01-30得票数 1
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所以我有一个奇怪的现实世界的问题，在这个问题中，将被输入到一个分类预测模型的数据有(几个)特定的特性，当我构建一个模型时，我可以利用额外的数据集为其中的一些特性添加上下文，但是当它将要运行时，我将无法使用任何额外的数据--模型本身需要“知道”原始数据的特定值的重要之处，并且能够对这些属性进行操作。因此，附加数据集是关于该位置(分区、人口统计、过境)或时间(交通、商业活动等)的上下文。但由于性能原因(连接成本等)，我们不能现场使用，我们
浏览 0提问于2020-01-01得票数 5
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我在Keras中训练了一个特征提取器，并将权重保存为一个h5文件。现在，我希望将相同的权重加载到在PyTorch中创建和初始化的相同模型中，以便进行性能比较。有没有办法将h5文件转换为pth文件，以便将其加载到PyTorch模型中？
浏览 0提问于2019-08-04得票数 3
我想在分类层(我使用的是PyTorch lightning)之前添加一个额外的层(和dropout)，最好的方法是什么？
浏览 62提问于2021-05-05得票数 0
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我需要传输一个预先训练好的deeppavlov模型的pytorch_model.bin，但是我有一个文件大小限制。因此，我使用python将其拆分成块，并以正确的顺序进行传输和重新组装。然而，文件的大小增加了，当我尝试使用BertModel.from_pretrained(pytorch_model.bin)加载结果文件时，我收到了一个错误： During handling of theabove exception, another exception occurred:
OSError: Unable to load
浏览 433提问于2021-02-02得票数 2
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我正在尝试在非 GPU机器上加载一个文件。.GPU机器上： pickle.dump(all_rewards, f)with open("all_rewards.txt", 'rb') as f:然而，
浏览 1提问于2018-08-06得票数 1
我可以成功地设置conda环境，如下所示：conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly -c pytorchname: temp - pytorchdependencies: - blasdependencies:
- python
浏览 3提问于2020-11-04得票数 5
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和标题一样，我的问题是如何使用PyTorch库将打包方法应用于LSTM？我已经在python上使用TensorFlow构建了一个。但是现在要隐含到使用C和C++的系统中，要求是我需要使用PyTorch？ 有什么建议不需要使用PyTorch，直接将基于tensorflow构建的模型应用到系统中的真实预测中？ 请帮帮我！
浏览 17提问于2020-01-02得票数 0
目前，我正在用pytorch编写一个基于U-net的分割模型，我想使用类似于mobilenet v2上引入的倒置残差来提高模型在cpu上的速度。
然后我意识到模型在训练阶段和测试阶段使用了更多的内存。虽然模型应该在训练阶段使用更多的内存，因为所有的中间步骤张量(特征图)都被保存了，并且使用可分离的卷积，为每个“卷积”操作创建了更多的张量。但在运行时，实际上只有几个最后一步张量必须保存以用于跳过连接，一旦创建了下一步，所有其他张量都可以删除。在<
浏览 1提问于2019-04-13得票数 0
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