我不明白labels.size(0)这句话。我是Pytorch的新手,对数据结构感到非常困惑。
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().it
我正在尝试将Keras模型转换为PyTorch。现在,它涉及来自keras的keras。当我在pytorch中使用torch.nn.UpsamplingNearest2d时,由于UpSampling2D在keras中的默认值是nearest,因此得到了不同的不一致结果。例子如下:
Keras行为
In [3]: t1 = tf.random_normal([32, 8, 8, 512]) # as we have channels last in keras
In [4]: u_s = tf.keras.layers.UpS
神经网络和Pytorch的新手。
我在每个迷你批次中有300个回放记忆。我见过人们计算300个回放记忆的损失,但这对我来说并不是真的有意义。300个回放记忆来自非常不同的游戏状态,为什么将预测和目标之间的300个差异合并到一个值中是有意义的?当模型反向传播时,梯度是否被分成300个分支,每个分支对应于迷你批次中的一个条目?
例如,仍然使用小型批处理,每个批处理中有300个重放内存。我的策略网络输出10个动作的概率分布,或者300 x 10张量,我的目标概率分布具有相同的形状。我想找出我的预测和目标之间的交叉熵损失。我想知道我是应该在300个大小为10的张量的预测目标对之间找到300个交叉熵损失
在变压器模型中,存在自我注意,这是使用softmax对Query (Q)和Key (K)向量进行计算的:
我正在尝试理解矩阵乘法:
Q = batch_size x seq_length x embed_size
K = batch_size x seq_length x embed_size
QK^T = batch_size x seq_length x seq_length
Softmax QK^T = Softmax (batch_size x seq_length x seq_length)
由于每个批次元素都有seq_length x seq_length值,如何计算soft
我认为对于内存较低的PyTorch用户来说,这是一个非常常见的消息:
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate MiB (GPU ; GiB total capacity; GiB already allocated; MiB free; cached)
我试图通过将每个层加载到GPU并将其加载回图像来处理图像:
for m in self.children():
m.cuda()
x = m(x)
m.cpu()
torch.cuda.empty_cache()
但它似乎不太有效。我想知道
我正在考虑为使用PyTorch实现的前馈神经网络实现一种超参数整定方法。我最初的模糊神经网络被命名为net,它使用一种带有epochs的小批量学习方法来实现:
#Parameters
batch_size = 50 #larger batch size leads to over fitting
num_epochs = 1000
learning_rate = 0.01 #was .01-AKA step size - The amount that the weights are updated during training
batch_no = len(x_train) // bat
下面的代码可以工作: import torch
import pytorch_lightning as torchl
import pytorch_forecasting as torchf
from pytorch_forecasting.data.examples import get_stallion_data
x = torchf.data.examples.get_stallion_data()
print(x) 但是,如果我删除第四行,我会得到一个错误: AttributeError: module 'pytorch_forecasting.data' ha