我试着创造一个张量如下。
import torch
t = torch.tensor(2,3)
我得到了以下错误。
TypeError跟踪(最近一次调用)在() ->1 a=torch.tensor(2,3)
TypeError:张量()采用一个位置参数,但给出了两个
所以,我尝试了以下方法
import torch
t = torch.Tensor(2,3)
# No error while creating the tensor
# When i print i get an error
print(t)
我得到以下错误
RuntimeError跟踪(最近一次调用)在()
我的守则:
import torch.nn.utils.rnn as r
a = torch.ones([1, 20])
b = torch.ones([1, 25])
c = r.pad_sequence([a, b], batch_first=True, padding_value=0)
对此代码的跟踪是:
RuntimeError: The size of tensor a (20) must match the size of tensor b (23) at non-singleton dimension 1
有人能向我解释一下这个错误是什么吗?如何解决这个问题?
我正在将输入传递到Conv1d层,我需要将时间张量(150)和要素张量(150,15)作为150,150,15维的单个张量传递,但无法这样做
我尝试使用tensorflow的堆栈函数
inp=tf.stack([features,times],axis=1)
我希望得到shape[times,features]=[150,150,15]的张量。但是我得到了这个错误,
ValueError: Shapes must be equal rank, but are 2 and 1
From merging shape 0 with other shapes. for 'stack
如何在提亚诺张量表上进行功率运算?
import theano.tensor as T
a = T.sum(w**2)
其中w是一个包含多个TensorType (浮动64,4D)的列表,上面的代码会产生错误:
TypeError:unsupported operand type (s) for ** or pow(): 'list' and 'int'
我怎么才能修好它?
在我的代码中,我想要替换张量中的值,例如,给定某些索引的值为零 target_mac_out[avail_actions[:, 1:] == 0] = -9999999 但是,它返回OOM RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 166.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 9.45 GiB already allocated; 4.75 MiB free; 9.71 GiB reserved in total by PyTorch) 我认为没有内存分配,因为它只是访问target_
我编写了一个迷宫解决程序,它应该支持DFS,BFS,A*,Dijkstra和贪婪算法。无论如何,我选择了PriorityQueue作为前沿数据结构,因为我认为优先级可以像队列、堆栈或优先级队列一样运行,这取决于比较器的实现。
这就是我如何实现比较器将优先级队列转换为队列的方式:
/,因为优先级队列的“自然排序”在头上有最少的元素,而传统的比较器返回的元素最少--当第一个元素小于第二个比较器时,被黑客攻击的比较器总是返回1,因此当前(最后)平方将放在尾部(这应该可以递归地工作)/。
public int compare(Square square1, Square square2)
{
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:
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 47.69 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 1.50 KiB already allocated; 6.16 GiB free; 2.00 MiB reserved in total by PyTorch)
我的问题是:为什么零张量需要那么大的记忆?还是我做错了什么?
我在另一个系统中与
我只想使用ForwardDiff.jl功能来定义一个函数并绘制它的梯度(使用ForwardDiff.gradient进行评估)。它似乎不起作用,因为ForwardDiff.gradient的输出是一种奇怪的Dual类型,而且很难转换成所需的类型(在我的例子中,是Float32s的一维数组)。
using Plots
using ForwardDiff
my_func(x::Array{Float32,1}) = 1f0. / (1f0 .+ exp(3f0 .* x)) # doesn't matter what this is, just a sigmoid function he
我有一个多维张量,让我们以这个简单的张量为例:
out = torch.Tensor(3, 4, 5)
我必须得到张量out[:,0,:]的一部分/子部分,然后应用view(-1)方法,但这是不可能的:
out[:,0,:].view(-1)
RuntimeError: invalid argument 2: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Call .conti
我在获取输出的导数logits与输入input_ids有关时遇到麻烦。下面是我输入的一个例子:
# input_ids is a list of token ids got from BERT tokenizer
input_ids = torch.tensor([101., 1996., 2833., 2003., 2779., 1024., 6350., 102.], requires_grad=True)
content_outputs = self.bert(input_ids,
position_ids=position_ids, t
我有一个张量,包含五个2x2矩阵-形状(1,5,2,2),张量包含5个元素-形状(5)。我想把每个2x2矩阵(前一个张量)乘以相应的值(在后一个张量中)。结果张量应为形状(1,5,2,2)。怎么做?
在运行此代码时获取以下错误
a = torch.rand(1,5,2,2)
print(a.shape)
b = torch.rand(5)
print(b.shape)
mul = a*b
RuntimeError: The size of tensor a (2) must match the size of tensor b (5) at non-singleton dimension 3