我试图使用Torch Dataset and DataLoader加载数据集,但我得到了以下错误:
AttributeError: '_MultiProcessingDataLoaderIter' object has no attribute 'next'
我使用的代码是:
class WineDataset(Dataset):
def __init__(self):
# Initialize data, download, etc.
# read with numpy or pandas
xy = n
我似乎在调用pytorch枚举方法时遇到错误。从谷歌搜索的错误消息来看,似乎是我的操作系统macOS catalina有问题。有没有我找不到的解决方案,或者有没有使用enumerate的替代方案?(我正在运行其他人编写的脚本,不熟悉pytorch中的DataLoaders,也找不到关于枚举方法的太多信息)。以下是完整的错误消息:
libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type std::runtime_error: Couldn't close file
Traceback (most recent call l
我对PyTorch和一般的神经网络都很陌生。我试图在CIFAR-10数据集上实现来自torchvision的resnet-50模型。
import torchvision
import torch
import torch.nn as nn
from torch import optim
import os
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import numpy as np
from collections import OrderedDict
import
我正在处理一个NLP问题,并且正在使用PyTorch。由于某种原因,我的数据中心正在返回格式错误的批处理。我有包含句子和整数标签的输入数据。句子可以是句子的列表,也可以是标记的列表。稍后,我将将令牌转换为下游组件中的整数。
list_labels = [ 0, 1, 0]
# List of sentences.
list_sentences = [ 'the movie is terrible',
'The Film was great.',
'It was just awf
我们使用Roboflow对我们的自定义数据集使用Yolov4 Pytorch模型进行目标检测。在训练过程中,我们得到以下错误。
Traceback (most recent call last):
File "./pytorch-YOLOv4/train.py", line 447, in <module>
device=device, )
File "./pytorch-YOLOv4/train.py", line 310, in train
for i, batch in enumerate(train_loader):
我正在试着看一批 灰度 PyTorch DataLoader中的图像。注意到网格大小的计算存在问题。然而,它适用于 rgb 图像。我使用了以下代码片段: images, labels = next(iter(train_loader)) # a batch of images
print(images.size())
# torch.Size([4, 28, 28, 1]) [B-H-W-C] B-number of images in a batch = 4
image_grid = torchvision.utils.make_grid(images) # making a gr
我用的是训练神经网络的代码。代码使用DataLoader of PyTorch为每次迭代加载数据。代码如下所示
for step, data in enumerate(dataloader, 0):
............................................................
output = neuralnetwork_model(data)
.............................................................
这里的步骤是一个整数,它给出值0,1,2,3,.
我正在尝试将Torchvision MNIST训练和测试数据集转换为NumPy数组,但找不到实际执行转换的文档。 我的目标是获取整个数据集并将其转换为单个NumPy数组,最好不要遍历整个数据集。 我看过How do I turn a Pytorch Dataloader into a numpy array to display image data with matplotlib?,但它没有解决我的问题。 因此,我的问题是,利用torch.utils.data.DataLoader,我如何将数据集(训练/测试)转换为两个NumPy数组,以便显示所有示例? 注意:我暂时将批处理大小保留为默认
我正在尝试在colab中复制pytorch的N- Beats模型。我将相同的代码从复制到colab笔记本。在训练单元中出现错误。
import os
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
os.chdir("../../..")
import pandas as pd
import pytorch_lightning as pl
from pytorch_lightning.callbacks import EarlyStopping
import torch
from pytorch_fore