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回答
什么是多标签
二
进制
分类
?
deep-learning
、
pytorch
、
loss
阅读
PyTorch
文档 什么是多标签
二
进制
分类
?
二
进制假设只有两个标签
浏览 1
提问于2020-03-19
得票数 3
回答已采纳
3
回答
如何利用火炬中的交叉熵损失进行
二
值预测?
pytorch
在火炬文档中,交叉熵损失是这样说的:这是否意味着对于
二
进制(0,1)预测,输入必须转换为(N,2)张量,其中第
二
维等于(1-p)?
浏览 0
提问于2018-08-18
得票数 3
1
回答
如何利用火把多头注意力进行
分类
任务?
deep-learning
、
pytorch
、
classification
、
implementation
、
attention-model
我有一个数据集,其中x形状是(10000,102300),例如(样本,特征长度,尺寸)和y(10000),这是我的
二
进制标签。我想使用多头注意力使用
PyTorch
。我从
PyTorch
上看到了文档,但没有解释如何使用它。如何使用我的数据集进行
分类
使用多头注意力?
浏览 3
提问于2022-09-30
得票数 0
1
回答
是否有可能将火把和火炬的几何模型结合起来?
pytorch
、
pytorch-geometric
我正在处理一个使用图形数据的节点
分类
问题。通过简单地将网络应用于单个节点(例如,忽略图形结构),我使用了
PyTorch
对节点进行
分类
,并使用
PyTorch
几何方法应用GNN (例如GCN)对节点进行
分类
。是否可以将
PyTorch
中的模型作为
PyTorch
几何中的最后一层?我对这将如何工作感到有点困惑,因为对torch.nn.Module的输入是一个用于GNN情况的图,而对于MLP情况则是一个特征向量。我想把一个
PyTorch
模型和一个
PyTor
浏览 0
提问于2022-12-16
得票数 1
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1
回答
我应该使用这种多类的多标号(?)有问题吗?
deep-learning
、
pytorch
、
loss-function
、
multilabel-classification
、
multiclass-classification
现在,pytoch,我正在使用MSELoss并将我的测试错误计算为
分类
总数中正确
分类
的总数。我猜这太天真了,甚至不合适。 一个测试错误计算的例子是这样的:假设我们有两个病人,每个病人有两个图像。然后进行16次总
分类
(1例在照片1中是否有症状A、B、C、D等)。如果模型正确地预测照片中的1名患者1出现了症状A,那么这将使正确
分类
的总数增加1。
浏览 1
提问于2019-11-19
得票数 2
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1
回答
用django在.tar文件中保存权重进行推理
python
、
django
、
django-models
、
django-views
、
pytorch
我不知道如何保存我的
PyTorch
模型和使用Django进行推断的权重。请帮帮忙。
浏览 2
提问于2021-10-13
得票数 0
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1
回答
在现有
PyTorch
模型中添加图像大小作为第
二
输入
python
、
machine-learning
、
deep-learning
、
pytorch
、
transfer-learning
我在
PyTorch
中使用预先训练过的
PyTorch
模型和传输学习来
分类
我自己的数据集。这是很好的工作,但我认为我可以进一步提高我的
分类
性能。因此,我认为,添加原始图像维作为模型的第
二
输入可能会有所帮助。目前,我在
PyTorch
中构建了这样的模型:for modulenn.Dropout(0.25), nn.Li
浏览 1
提问于2022-01-24
得票数 0
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1
回答
零与一之间的损失函数值
pytorch
、
loss-function
问题是关于
二
进制
分类
(使用
pytorch
)的损失。
浏览 2
提问于2022-04-13
得票数 0
1
回答
有没有办法在
Pytorch
中使用2d张量作为MLP的输入?
python
、
pytorch
、
mlp
我是
Pytorch
的新手,我正在尝试在
Pytorch
中训练一个MLP,以便从多组时间序列数据中对变量进行
分类
。11, 17, 10] [2, 12, 12, 6]} -> 1 {[0, 10, 12, 9] [1, 15, 13, 0] [2, 18, 11, 7]} -> 2 现在,我正在将这些
二
维张量中的每一个重塑为一维(即0,10,15,20,1,11,17,10,2,12,12,6),然后将它们放入数据加载器中,但我想知道是否可以将它们保持为
二
维,或者是否有不同的方法?
浏览 105
提问于2020-08-12
得票数 0
1
回答
Flux.jl中的多标签
分类
?
julia
、
flux.jl
我不想使用常规
分类
,因为这些类的细微差别重叠可能无法使用该设置来表示。我在
PyTorch
中看到过类似的设置,其中使用了
二
进制交叉熵损失函数,但除此之外,我不确定需要做些什么才能将我的问题从
分类
转变为Flux中的多标签
分类
。
浏览 19
提问于2021-09-13
得票数 2
2
回答
Pytorch
:
二
元
分类
损失函数
loss-function
、
pytorch
world.Below是一个来自
二
进制
分类
的代码片段,它使用一个简单的3层网络完成:n_hidden = 100 # Number ofoptimizer.step()在上述情况下,我不确定的是损失是在y_pred上计算的,这是一组概率,是从y_tensor (
二
进制这种损失计算方法在放火枪的
分类
问题中算得好吗?不应该在理想的两种概率之间计算损失吗?如果这很好,那么损失函数,在这里的BC
浏览 0
提问于2019-04-08
得票数 1
1
回答
回转面变压器中转换型放电筒模型的合理加载
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
pytorch
、
huggingface-transformers
我使用以下功能将一个经过预先训练的tf模型转换为
pytorch
。def convert_tf_checkpoint_to_
pytorch
(*, tf_checkpoint_path, albert_config_file,
pytorch
_dump_path):print("Save
PyTorch
model to {}".format(
pytorch
_dump_path)) torch.save(model.state_dict(),
pytorch
_du
浏览 3
提问于2020-08-29
得票数 0
1
回答
在Colab上设置FastAi工作时出现的问题
pytorch
、
google-colaboratory
、
torchvision
我正在尝试完成一个关于使用Colab平台的的教程,但我正在努力寻找一种方法来完成导入库的“简单”部分。from fastai.conv_learner import *from cgan.options.train_options import *from cgan.options.train_options import TrainOptions from cgan.data.data_loader
浏览 27
提问于2019-07-17
得票数 0
1
回答
变压器能用来解决
分类
问题吗?
python
我想对顺序数据执行
二
进制
分类
。我想利用
PyTorch
nn.TransformerEncoder模块,我有办法做到这一点吗?如果没有,变压器是否只使用NLP?
浏览 0
提问于2022-01-04
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3
回答
(
pytorch
几何图形)
python
、
pytorch
、
graph-databases
如何将我自己的数据集转换为
pytorch
几何图形神经网络的可用数据集? 所有教程都使用已转换为可由
pytorch
使用的现有数据集。例如,如果我有自己的点云数据集,我如何使用它来训练图神经网络的
分类
?我自己的用于
分类
的图像数据集呢?
浏览 7
提问于2021-03-25
得票数 4
1
回答
pytorch
中有序多
分类
的损失函数
optimization
、
neural-network
、
pytorch
、
loss-function
我是DNN和
pytorch
的初学者。我正在处理一个多
分类
问题,在这个问题中,我的标签被编码成一个单一的热向量,比如维度D。为此,我使用CrossEntropyLoss。然而,现在我想修改或改变这样的标准,以便惩罚与实际值相去甚远的值,比如
分类
4比5好,
分类
2比5好。
Pytorch
中是否已经内置了实现此行为的函数?
浏览 1
提问于2018-10-11
得票数 5
1
回答
如何在使用英特尔
PyTorch
扩展(IPEX)时启用混合精度训练?
artificial-intelligence
、
intel
、
intel-oneapi
、
intel-pytorch
我正在使用英特尔
Pytorch
扩展(参考https://github.com/amitrajitbose/cat-v-dog-classifier-
pytorch
)开发狗-猫
分类
器。参考了这个github(https://github.com/intel/intel-extension-for-
pytorch
)来训练我的模型。
浏览 74
提问于2021-10-01
得票数 0
1
回答
PyTorch
- BCELoss: ValueError:目标和输入必须有相同数量的元素
machine-learning
、
conv-neural-network
、
pytorch
、
mnist
、
torchvision
当我使用BCELoss作为神经网络的损失函数时,得到ValueError: Target and input must have the same number of elements。network.eval()correct = 0 for data, target in test_loader: output = netw
浏览 1
提问于2019-06-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何加载部分预训练的
pytorch
模型?
python
、
machine-learning
、
pytorch
、
pre-trained-model
、
spacy-transformers
我正在尝试让
pytorch
模型运行在句子
分类
任务上。不幸的是,ClinicalBert模型只将文本
分类
为1个
二
进制标签,而我有281个
二
进制标签。kaushaltrivedi/bert-toxic-comments-multilabel/blob/master/toxic-bert-multilabel-classification.ipynb,其中bert之后的最终
分类
器长度为如何从ClinicalBert模型加载预训练的Bert权重,而不加载<
浏览 94
提问于2020-04-14
得票数 6
2
回答
二
值
分类
PyTorch
的损失函数及其输入
neural-network
、
pytorch
我试图用
PyTorch
编写一个用于
二
进制
分类
的神经网络,我对损失函数感到困惑。那么,我应该有两个输出(每个标签一个),然后将我的0/1训练标签转换为1,0和0,1数组,还是使用乙状结肠作为一个单一变量的输出?
浏览 2
提问于2018-12-05
得票数 27
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