我正在学习一个课程，它使用了一个不推荐使用的PyTorch版本，该版本不会根据需要将torch.int64更改为torch.LongTensor。抛出错误的当前代码部分是： loss = loss_fn(Ypred, Ytrain_) # calc loss on the prediction 不过，我认为应该在此部分更改dtype： Ytrain_ = torch.from_numpy当使用Ytrain_.dtype测试数据类型时，它返回torch.int64。我试图通过应用如下的long()函数来转换
浏览 224提问于2019-06-09得票数 6
我有个火把张量：tZ = autograd.Variable(torch.cuda.FloatTensor(Z), requires_grad=True)idx = (np.array([0, 0, 0, 4, 3, 8], dtype="int64"),我需要使用idx数组作为索引来查找tZ张量中所有对点的距离。
浏览 0提问于2018-06-02得票数 0
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我找到TypeError: expected torch.LongTensor (got torch.cuda.FloatTensor)了。如何将torch.cuda.FloatTensor转换为torch.LongTensor File "train_v2.py)
File "/home/Desktop/squad_vt
浏览 23提问于2018-08-03得票数 7
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x = torch.LongTensor([108500])给出[torch.LongTensor of size 1]
为甚麽呢？我们不能有大整数的LongTensor吗？如何将x的值转换为整数，以便获得x的嵌入。
浏览 2提问于2018-04-30得票数 0
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如何为target_transform提供一个将标签更改为 the 编码的函数？train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist_data/', download=True,
transform=
浏览 0提问于2020-08-10得票数 1
dataloaders_train = torch.utils.data.DataLoader(Xt_train, batch_size=64)
15 optimizer.step()
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch534 ho
浏览 4提问于2020-02-28得票数 15
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我的图书馆 import torch import numpyas np import pandas as pd fromtorch.utils.data import DataLoader,TensorDataset
from sklea
浏览 12提问于2021-12-08得票数 0
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0.0035, 0.0468]], grad_fn=<AddmmBackward>) criterion(outputs, label) ret = torch
浏览 12提问于2020-11-24得票数 1
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我有一个LongTensor，它包含来自另一个张量的所有指数。如何将此LongTensor转换为可用作选择掩码的ByteTensor。假设， 17549[torch.LongStorage of size 2][0.0001s] 1 32我需要一种使用imageLabels表示法访问[index]的
浏览 5提问于2016-07-15得票数 0
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如何将张量除以列(轴= 1)。1, 2, 2, 3, 3])) [1, 2], [3, 3]])我提出的解决方案是首先转置输入张量谢谢x = torch.LongTensor([[1,1],[2,1],[3,2],[1,2],[2,3],[3,3]])x1 = <e
浏览 2提问于2021-03-05得票数 0
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data, batch_sizes, sorted_indices, None) self.END_TAG_IDX = tagset.index(end_tag)
浏览 16提问于2021-06-22得票数 1
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Manual_PyTorch_NNLoss的交叉熵:张量(1.0137) tensorValues = torch.FloatTensor(values) criterion = nn.CrossEntropyLoss()tensorActualProb)
def CrossEntropyManual_PyTorc
浏览 0提问于2023-04-27得票数 0
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th> y = torch.randperm(3 ); 3 1现在，我想将y转换为Torch.LongTensor。
浏览 1提问于2015-12-10得票数 30
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下面的代码我使用索引列表0，3，2，1来选择11，15，2，5>>> a = torch.Tensor([5,2,11, 15]) 3 1>>> a[i]
15 5
浏览 0提问于2017-07-16得票数 3
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我正在尝试将numpy array转换为PyTorch LongTensor类型Variable，如下所示：import torch as th
yth = Variable(th.from_numpy(y)).type(torch.LongTensor)tensor([ 1
浏览 4提问于2018-06-19得票数 1
我正试图通过ONNX (opset 11)用torch.nn.functional.grid_sample将模型从Pytorch (1.6)转换为TensorRT (7)。在Pytorch中运行时，定制的alternative I found ()非常慢，并且在将主循环转换为TRT时遇到了问题。我自己的双线性采样的实现(不仅仅是grid_sample，而是基于grid_sample的整个原始采样)在Pytorch中的执行速度要快得多，并成功地转换为TRT。(Nt, device=image.device) #tor
浏览 4提问于2021-05-25得票数 1
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我在寻找一种优雅的方法来选择满足一些约束的torch张量的子集。例如，假设我有：S是一个10x1张量，我希望能够进行逻辑索引，如下所示所以有一个接受LongTensor的index函数，但我找不到一种简单的方法将S转换为LongTensor，除了以下内容：它返回一个K x 2张量(K
浏览 2提问于2016-04-01得票数 7
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我是torch7的新手，我找不到基于另一个张量的张量的一些非连续指数的方法。0 0 0 0]array[indices] = np.array([1, 2, 3]) # array = [1 0 2 0 3]array = torch.zeros(5) -- array = [0 0 0 0 0]array[indices] =torch.Tenso
浏览 1提问于2015-11-29得票数 2
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因此，我希望将张量转换为4 X 6 X 16张量，其中第三维将表示一个热编码向量。
如何使用PyTorch功能做到这一点？现在，我正在用循环来做这件事，但是我想避免循环！
浏览 0提问于2017-06-09得票数 17
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