我试图在Mac上使用NO_CUDA=1 python setup.py install编译py手电筒,但我得到了以下错误:
In file included from /Users/ezyang/Dev/pytorch-tmp/torch/lib/tmp_install/include/THPP/Tensor.hpp:3:
/Users/ezyang/Dev/pytorch-tmp/torch/lib/tmp_install/include/THPP/Storage.hpp:6:10: fatal error:
'cstdint' file not found
#
我不是在询问寄存器,这些寄存器是存储内容的内存位置。
我在询问PyTorch文档中“注册”一词的用法。
当我阅读有关的文档时,我遇到了word 寄存器的用法,注册了几次。
用法的上下文如下
1. tensor (Tensor) – buffer to be registered.
2. Submodules assigned in this way will be registered, and will have their parameters converted too when you call to(), etc.
3. Although the recipe for forwa
我知道Pytorch使用'allreduce_hook‘作为默认的通信钩子。是否有方法将此默认钩子替换为“quantization_pertensor_hook”或“powerSGD_钩子”。有一个正式的介绍了DDP通信挂钩,但我仍然对如何在实践中做到这一点感到困惑。
这就是我如何启动流程组并创建DDP模型的方式。
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', wor
我在本地运行这个笔记本电脑
在我开始训练模型之前,的一切都很正常
# training params
epochs = 4 # 3-4 is approx where I noticed the validation loss stop decreasing
counter = 0
print_every = 100
clip=5 # gradient clipping
# move model to GPU, if available
if(train_on_gpu):
net.cuda()
net.train()
# train for some number of epo
我正在尝试使用Pytorch.But实现字符LSTM,I‘m the cudnn_status_bad_params errors.This is training loop.我在行输出=模型(Input_seq)时出错。
for epoch in tqdm(range(epochs)):
for i in range(len(seq)//batch_size):
sidx = i*batch_size
eidx = sidx + batch_size
x = seq[sidx:eidx]
x = torch.tensor(x).cuda()
input_se
我正在使用Pytorch尝试使用联邦学习的线性回归算法,我遇到了以下错误。我正在Colab上实现它。根据我的说法,这个错误可能是由于train()函数中的某些代码行造成的。好心的帮助是,你已经与Pysyft合作,并遇到过这样的错误。 RuntimeError: invalid argument 8: lda should be at least max(1, 0), but have 0 at /pytorch/aten/src/TH/generic/THBlas.cpp:363 代码如下: #import the necessasry packages
import torch
from
我正在尝试使用pytorch的预训练模型(BERT)来训练模型。预先训练的模型权重仍然不被接受。 我看到了这个错误: Weights of BertForMultiLable not initialized from pretrained model: ['classifier.weight', 'classifier.bias']
Weights from pretrained model not used in BertForMultiLable: ['cls.predictions.bias', 'cls.predictions.
我正在跟踪这个回购程序:
下面是一个小教程:
在开始本教程之前,将分支更改为r1.10.0
当我在整个UMLS数据集上训练这个模型时,给出了以下错误:
In automatic_optimization, when `training_step` returns a dict, the 'loss' key needs to be present
我检查了训练步骤的方法,很好:
def training_step(self, batch, batch_idx):
"""
Lightning calls this insid
我试图在A100图形处理器上使用我当前的代码,但是我得到了这个错误:
---> backend='nccl'
/home/miranda9/miniconda3/envs/metalearningpy1.7.1c10.2/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py:104: UserWarning:
A100-SXM4-40GB with CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.
The curre
我想连接到pytorch中的LSTMCell函数的后向传递,因此在初始化传递中,我执行以下操作(num_layers=4、hidden_size=1000、input_size=1000):
self.layers = nn.ModuleList([
LSTMCell(
input_size=input_size,
hidden_size=hidden_size,
)
for layer in range(num_layers)
])
for l in self.layers:
l
我正在遵循PyTorch教程的示例:
这个示例运行时没有任何问题,但是当我将它切换到我自己的数据集(这是一个稀疏张量,因为它太大而不能用作密集张量)时,我遇到了这个错误:
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-127-8b4999644085> in <module>()
41 # Backward pass: compute gradient of the loss with respect to model
4
我在这里和网上找到的每一篇文章都有类似的问题,但都没有解决我的问题。
我正在尝试将我的python应用程序转换为一个使用自动python的exe文件。我把大多数错误都排除掉了。应用程序启动,但不工作,因为火炬没有正确加载。我在启动时遇到的错误是:
C:\yolov5\VisionExe\main\torch\_jit_internal.py:750: UserWarning: Unable to retrieve source for @torch.jit._overload function: <function _DenseLayer.forward at 0x000001F88C9
火炬几何误差
FileNotFoundError: Could not find module '...\.conda\envs\urop\Lib\site-packages\torch_sparse\_convert_cuda.pyd' Try using the full path with constructor syntax.
版本:
torch_geometric==2.0.4
pytorch 1.11.0 py3.8_cpu_0 pytorch
pytorch-cluster 1
我正在尝试使用pytorch==1.11.0 Docker图像来获取。
我第一次运行docker run -i -t continuumio/miniconda3 /bin/bash。然后,在容器中运行:conda search -c conda-forge pytorch==1.11.0。以下是错误:
No match found for: pytorch==1.11.0. Search: *pytorch*==1.11.0
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channe