我用的是一种经过预先训练的火把模型:
model = models.resnet50(pretrained=True).to(device)
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
model.fc = Identity()
我应该使用我的数据平均值和std来规范数据,还是使用模型创建者使用的值?
class customDataset(torch.utils.data.Dataset):
'Characterizes a dataset for PyTorch'
def
我是Pytorch的初学者,我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像,这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了,但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组,但由于我使用的是Nvidia GPU,所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时,它给出了这个错误: fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
我有一个Pytorch代码,它在for循环的每一次迭代中生成一个Pytorch张量,都是相同大小的。我想把每个张量分配给一排新的张量,其中包括最后的所有张量。在其他作品中,像这样的作品
for i=1:N:
X = torch.Tensor([[1,2,3], [3,2,5]])
#Y is a pytorch tensor
Y[i] = X
我想知道怎样才能用Py手电筒来实现这一点。
我是PyTorch的新手,我来自函数式编程语言(地图函数在任何地方都被使用)。问题是,我有一个张量,我想对张量的每个元素做一些运算。操作可能是多种多样的,所以我需要这样一个函数:
map : (Numeric -> Numeric) -> Tensor -> Tensor
e.g. map(lambda x: x if x < 255 else -1, tensor) # the example is simple, but the lambda may be very complex
在PyTorch中有这样的函数吗?我应该如何实现这样的功能?
我正在学习PyTorch官方的教程。我在试着理解内容。从You can do many crazy things with autograd!开始
x = torch.randn(3, requires_grad=True)
y = x * 2
i = 0
while y.data.norm() < 100:
y = y * 2
i+= 1
print(x)
print(y)
print(i)
输出:
tensor([-0.6933, 0.1126, 0.3913], requires_grad=True)
tensor([-88.7455, 14.4082,
我试图使用PyTorch-Transformers从一个示例文本生成一个长序列的文本。为此,我正在跟踪。因为最初的文章只预测给定文本中的一个单词,所以我修改了该脚本以生成长序列,而不是一个。这是代码的修改部分。
# Encode a text inputs
text = """An examination can be defined as a detailed inspection or analysis
of an object or person. For example, an engineer will examine a structure,
like
x = torch.ones(1, requires_grad=True)
print(x)
y = x + 2.
print(y)
y.backward()
print(x.grad) -->结果> tensor([1.], requires_grad=True)
tensor([3.], grad_fn=<AddBackward0>)
tensor([1.]) 这里没有问题。但是,如果我更改了类型,我会得到 x = torch.ones(1, requires_grad=True)
x = x.double()
print(x)
y = x + 2.
y = y.