我目前正在使用this repo执行自然语言处理,并使用我自己的数据集了解更多关于CNN的信息,但我一直遇到关于形状不匹配的错误: ValueError: Target size (torch.Size([64])) must be the same as input size (torch.Size([15]))
10 }
11 for epoch in tqdm(range(params['epochs'])):
---> 12 train_loss, train_acc = train(model, train_iterator, o
如何使用nn.CrossEntrophyLoss()绕过?
注意:我尝试使用nn.BCELoss(),但它导致了不同的错误:ValueError: Using a target size (torch.Size([4])) that is different to the input size (torch.Size([4, 3, 32, 32])) is deprecated. Please ensure they have the same size.
当我训练我的模型(我的模型是一个变压器,它的输入是从T5模型和Vit中提取出来的)时,我遇到了设置batch_size超过2个数的问题
number of image is 25000 for training.
GPU is GTX 3090(24 gpu ram).
24 core multithreading CPU.
number of total parameter =363M
seq_len=512
max-step=100000/2
iter=100000
img:torch.Size([3, 384, 500])
tokens:torch.Size([512])
我想把bat
我试图在自定义数据集上训练deeplabv3_resnet50模型,但是在尝试向前传递时得到错误ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 256, 1, 1])。下面的最小示例会产生此错误:
import torch
import torchvision
model = torchvision.models.segmentation.deeplabv3_resnet50(weights="DEFAULT")
model.trai
我创建了一个多类分类神经网络。使用BigBucketIterator方法创建的带有{‘TEXT_归一化_tweet’:TEXT、'label':LABEL}字段的训练和验证迭代器
TEXT =一个tweet标签=一个浮点数(3个值: 0,1,2)
下面我执行一个神经网络的虚拟示例:
import torch.nn as nn
class MultiClassClassifer(nn.Module):
#define all the layers used in model
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hi
我在PyTorch中使用一个简单的对象检测模型,并使用Pytoch模型进行推理。
当我在代码中使用简单的迭代器时
for k, image_path in enumerate(image_list):
image = imgproc.loadImage(image_path)
print(image.shape)
with torch.no_grad():
y, feature = net(x)
result = image.cuda()
它打印我们的可变大小的图像,如
torch.Size([1, 3, 384, 320])
一般来说,我是pytorch和机器学习的新手,我正在尝试创建一个简单的卷积神经网络来对MNIST手写数字进行分类。不幸的是,当我试图训练它时,我得到了以下错误: ValueError: Expected input batch_size (288) to match target batch_size (64). 这是神经网络的代码。 from torch import nn
from torch.nn.functional import relu, log_softmax
class MNIST_SimpleConv(nn.Module):
def __init__(self):
我知道这似乎是一个常见的问题,但我无法找到解决办法。我正在运行一个多标签的分类模型,并且存在张量大小的问题。
我的完整代码如下所示:
from transformers import DistilBertTokenizerFast, DistilBertForSequenceClassification
import torch
# Instantiating tokenizer and model
tokenizer = DistilBertTokenizerFast.from_pretrained('distilbert-base-cased')
model = Dist
我正在运行一个使用keras的预训练模型的分类和预测神经网络算法。现在我知道keras的输入形状是(224,224,3),但是我的输入具有这个形状(180, 200, 20),并且我得到了以下错误:
ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 3 and 64. Shapes are [3,3,20,64] and [64,3,3,3]. for 'Assign_32' (op: 'Assign') with input shapes: [3,3,20,64], [64,3,3,3]
我在训练一个3D-GAN来生成核磁共振量。我将我的模型定义如下:
###### Definition of the generator ######
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, ngpu):
#super() makes Generator a subclass of nn.Module, so that it inherites all the methods of nn.Module
super(Generator, self).__init__()
self.ngpu = ngpu
#
我正在尝试用pyTorch训练我的第一个神经网络(我不是一个程序员,只是一个困惑的化学家)。
网络本身应该接受1064个元素向量,并用浮点数对它们进行评级。
到目前为止,我遇到了各种各样的错误,从“浮动而不是长”到“目标1超出界限”。因此,我重新定义了dtype,修正了输入向量的维数,改变了损失函数,现在我在纠正当前错误时陷入了困境,使我回到了以前的错误。
即:
ValueError: Target size (torch.Size([1000])) must be the same as input size (torch.Size([1000, 1]))
在'loss=loss_c