我目前使用batch_size =1进行神经网络训练，要在多个gpus上运行它，我需要将批处理大小增加到大于gpus的数量，因此我希望使用batch_size=16，尽管我设置数据的方式不确定如何更改从csv文件中读取数据train_data = raw_data[:750]然后，将数据标准化并转换为张量
浏览 14提问于2019-11-03得票数 1
我正在用pytorch训练一个深度神经网络，我使用DataLoader对数据进行预处理，并对数据集进行多处理。我将num_workers属性设置为4这样的正数，batch_size为8。我认为这是内存错误，我想知道GPU的数与batch_size和num_workers之间的关系，以建立它们之间的合理关系，特别是在Google 中。
浏览 0提问于2018-04-01得票数 0
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</e
浏览 7提问于2021-03-25得票数 4
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PyTorch输入维数
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我正在尝试用PyTorch LSTM训练一个简单的2层神经网络，我在解释PyTorch文档时遇到了困难。具体来说，我不太确定如何处理我的训练数据的形状。我想做的是通过小型批次在一个非常大的数据集上训练我的网络，每批都有100个元素长。每个数据元素将有5个特性。文档声明该层的输入应该是形状的(seq_len、batch_s
浏览 1提问于2019-06-08得票数 8
问题
我尝试用不同的方法(TensorFlow、PyTorch和从头开始)实现两层神经网络，然后基于MNIST数据集比较它们的性能。我不知道我犯了什么错误，但PyTorch的准确率只有10%左右，这基本上是随机猜测。我想这些重量可能根本没有更新。请注意，我有意使用TensorFlow提供的数据集来保持通过3种不同方法使用的数据保持一致，以便进行准确的</e
浏览 3提问于2018-11-10得票数 3
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我正在尝试将一个代码从tf转换为pytorch。代码中我被卡住的部分是这个sess.run。据我所知，pytorch不需要它，但我找不到复制它的方法。我给你附上代码。ebno_db = ebnos_db[i] batch_sizeTF中的BER计算如下： ber = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.not_equal(x, x_ha
浏览 182提问于2020-04-27得票数 0
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对于一个关于神经网络的项目，我正在使用Pytorch并使用EMNIST数据集。 已在数据集中加载的代码： train_dataset = dsets.MNIST(root='.=batch_size,
shuffle=True) 然后，当定义了网络的所有配置时，有一个for循环来训练每个时期的模型对于我的</em
浏览 24提问于2020-06-16得票数 2
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我使用的emnist数据集通过PyTorch数据集和一个神经网络，期望一个3通道的输入。
我想使用PyTorch转换将我的一维灰度复制到3D中，这样我就可以对1D和3D数据使用相同的网络。或者如何像这里建议的那样扩展PyTorch转换：
浏览 18提问于2022-04-21得票数 4
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/conda-bld/pytorch_1565272271120/work/aten/src/THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:22
从我的分析中，我发现我的数据集有两个导致错误的问题我的数据集是一个热编码的。我使用了一个热编码来预处理我的数据集。第一个
浏览 0提问于2019-09-23得票数 2
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神经网络命名规则
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神经网络有什么标准的命名约定吗？我对神经网络的编程还很陌生，但我注意到很多教程和书籍之间的一致性，我想熟悉命名约定，但找不到任何来源。一个例子是'X‘通常是大写的，'y’是数据集的小写。NB_EPOCH = 200VERBOSE = 1N_HIDDEN
浏览 4提问于2018-01-27得票数 1
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我正在考虑为使用PyTorch实现的前馈神经网络实现一种超参数整定方法。我最初的模糊神经网络被命名为net，它使用一种带有epochs的小批量学习方法来实现：batch_size = 50 #larger batch size leads to overloss =criterion(ypred_var, y_var) optimizer.step()
最后，我在一个单独的
浏览 2提问于2020-03-25得票数 0
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我想玩一个识别手写数字的神经网络。我在使用PyTorch的网络上找到了其中的一些，但是它们似乎以特定的格式从MNIST网站下载数据。= fh['data_y']trainset = datasets.MNIST('/data/mnis
浏览 0提问于2020-05-13得票数 0
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我试图建立一个简单的图神经网络，具有毕火炬几何。我正在创建一个定制的数据集，方法是遵循Pytorch几何文档并扩展InMemoryDataset。之后，我将数据集划分为训练、验证和测试数据集，分别为3496、437和439。这些是每个数据集中的图表数。当我将数据集分成训练、验证和测试数据集时，我分别在每个<em
浏览 2提问于2020-08-27得票数 2
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我学PyTorch已经好几个星期了。当我使用CIFAR-10来自PyTorch数据集的数据集时，我还考虑使用ImageFolder类，所以我找到了一个来自卡格尔的Cifar-10版本，其中的图像是折叠的。(我不记得PyTorch数据集是tar.gz格式的，而不是文件夹结构的)
令我惊讶的是，尽管使用了相同<em
浏览 2提问于2020-12-01得票数 1
我将跟随神经网络的LinkedInLearning教程。我试图使用与本教程中不同的数据集，但对我自己的数据集应用相同的技术。我很难弄清楚如何以同样的方式规范/转换我的数据，因为他们使用的是一些我不知道如何复制的内置功能。])
# Download FMNIST training dataset and load training da
浏览 0提问于2021-09-23得票数 0
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我设计了一个算法，它使用CNN算法来训练标记的训练数据，并将其与标记的测试数据进行比较。此外，学习的人工智能在编写代码来分类未标记的数据和获得准确性方面存在问题。首先，获取未标记的图像并对其进行预处理，在预测过程中，结果是火炬尺寸较小或无法加载。在这种情况下，我想知道该使用哪种方法。 该部分的代码如下所示。model(v)
print('Prediction: ', torch.argmax(single_prediction.da
浏览 16提问于2021-06-28得票数 0
如何利用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader对您自己的数据(而不仅仅是torchvision.datasets)？是否有一种方法可以使用内置的DataLoaders (他们在TorchVisionDatasets上使用的)在任何数据集中使用？
浏览 4提问于2017-01-29得票数 65
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https://stackoverflow.com/questions/56858924/multivariate-input-lstm-in-pytorch def __init)
# This is what we'll initialise our hidden state, batch_size, self.
浏览 28提问于2020-04-27得票数 1
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我有灰度图像，我在x_train和x_test中得到了它们的像素阵列。
x_train大小为(2500，21,512)，x_test大小为(500，21,512)。我想做一个CNN，以获得输出y_train以及(2500,21,512)和y_test as (500,21,512)，但这是我希望网络预测的其他图像的数组。在MNIST中，他们这样做，但通过将y_train和y_test作为值的向量，然后将输出作为(3000，1)。如果不是为了我的图像，我怎么做同样的事情呢？
浏览 0提问于2021-05-11得票数 0
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前馈网络的接受域
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我对人工智能和神经网络非常陌生。我已经在PyTorch中实现了一个前馈神经网络，用于对MNIST数据集进行分类。现在，我想要可视化隐藏神经元(子集)的感受野。但我在理解接受域的概念时遇到了一些问题，当我在谷歌上搜索时，所有的结果都是关于CNNs的。那么，有没有人可以帮助我在PyTorch中如何做到这一点，以及如何解释结果？
浏览 3提问于2019-12-02得票数 0
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