我正在尝试用pytorch实现这段代码： self.scale_var = tf.Variable( trainabledtype=tf.float32,
constraint=lambda x: tf.clip_by_value(x, 0, np.infty)) 我希望有一个可训练的标量值下面提到的代码合适吗？class pytorch_variable(nn.
浏览 157提问于2020-01-18得票数 1
我目前正在研究一个PyTorch模型，它应该解决一个多标签、二进制分类问题。 {RuntimeError}标量类型浮动的预期对象，但在调用_thnn_binary_cross_entropy_forward时获得标量类型长的参数#2‘_thnn_binary_cross_entropy_forward’
知道怎么解决这个问题吗<
浏览 13提问于2022-01-04得票数 0
下面的代码在单个GPU上工作，但在使用多个GPU时抛出一个错误: RuntimeError: grad只能为标量输出隐式创建。:张量(12.8875，设备=‘cuda:1’，grad_fn=NllLossBackward) --这一错误背后的原因是什么？()文件的第57行中在列车返回"/home/nvarshn2/.conda/envs/pytorch_lightning_new_env/lib/python3.7/
浏览 2提问于2021-01-29得票数 0
我为定制的超参数搜索训练了多个配置不同的模型。我使用pytorch_lightning及其日志记录(TensorboardLogger)。在运行Task.init()之后的培训脚本时，ClearML自动创建一个任务并将记录器输出连接到服务器。我为每个应变阶段( train、val和test )在每个时期记录下列标量：loss、acc和iou
当我有多个配置时，例如networkA和networkB，第一个训练将其值记录到loss、acc和iou(project_name="Ne
浏览 3提问于2021-02-19得票数 1
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根据docs，如果张量是非标量的(即它的数据有多个元素)，并且需要梯度，则当我们将后向函数调用到张量时，该函数还需要指定梯度。除了标度梯度值外，当我们有一个非标量张量时，gradient参数如何传递给后向函数来帮助计算导数呢？
为什么PyTorch不能隐式地计算导数，而不像对标量张量那样要求显式梯度参数？
浏览 1提问于2021-03-26得票数 2
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我想画出我的CNN的损失，所以在开始使用test_loss_history = [] train_loss_history = []训练之前创建了列表，并在使用train_loss_history.append(train_loss) test_loss_history.append(test_loss)的每个时期之后添加了值。我之前对准确率也做了同样的处理，但当我为损失添加这些行时，准确率下降了大约40%。存储值是否会以任何方式影响训练过程？我正在使用Google Colab，并使用MNIST的
浏览 3提问于2020-06-20得票数 1
在pytorch LSTM、RNN或GRU模型中，有一个名为"“的参数，它控制LSTM中隐藏层的数量。我想知道，既然LSTM中有多个层，为什么参数"hidden_size“只是一个数字，而不是包含多个层中隐藏状态的数量的列表，如10、20、30。我在处理一个回归项目时遇到过，在这个项目中，我将(seq_len，batch，feature)的序列数据提供给LSTM，我想要获得每个时间步的标量输出。这是理解py
浏览 6提问于2019-01-07得票数 1
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我现在有一个张量，看起来像这样(随机选择的数字)，我称之为x： [ 2., -4.], [tensor([[-1., 1.],我希望对x中的每一行进行pytorch.matmul i，有什么方法可以实现这一点吗以下是我的尝试：
apply_i = lambda x: torch.matmul(
浏览 0提问于2022-03-28得票数 0
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带喷炬的损耗函数
、、
我是第一次接触pytorch，当我看到有关MNIST数据集的教程时，目标是标量(从0到9之间的数字)，而模型的输出是向量(最后一层的代码是nn.Linear(32,10))，它们用(loss=nn.CrossEntropyLoss()损耗=损失(输出，目标))计算损失，它们与向量比较数字吗？
浏览 10提问于2021-12-11得票数 0
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假设我们有一个NN，我们想要训练它来预测输入中的3个值。我们有一组训练数据：目标呢？如果pytorch只计算一个标量作为损失函数，它如何进行训练？为什么它无法计算与每个输出神经元相关的损失？例如，如果x_train的答案是(20，32，0.12)，我们不想更新与答案(25，37，0.12)相同的权重，对吗？但在这种情况下，使用pytorch计算<em
浏览 15提问于2021-02-28得票数 0
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我使用add_scalar和add_graph方法从torch.utils.tensorboard.SummaryWriter保存标量摘要和模型图。import torchfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterimages)
writer.add_im
浏览 2提问于2019-08-29得票数 2
我正在尝试用pytorch来“复制”，而且我还是个新手。我现在关心的是复制L_G (等式)。7第3页)，下面是我当前的代码： super(JSDLoss,self).但是，我怀疑这不是创建自定义损失的方法。任何形式的帮助都是非常感谢的！提前感谢:)
浏览 4提问于2017-12-13得票数 3
从PyTorch 0.4开始，这个问题就不再有效了。04年，Tensor__s和Variable__s合并。
如何使用PyTorch中的变量和张量来执行按元素方向的乘法？有两个张量就行了。使用变量和标量可以很好地工作。我尝试了*在PyTorch中的别名(如x_variable.mul(y_tensor)、torch.mul(y_tensor, x_variable)等)。考虑到错误和产生误差的代码，似乎不支持张量和变量之间的元素乘法。
浏览 3提问于2017-07-02得票数 8
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我有一个使用Pytorch0.4.0的逻辑回归模型，其中我的输入是高维的，并且我的输出必须是标量- 0、1或2。我使用线性层和softmax层相结合来返回n x 3张量，其中每一列表示输入落入三个类别(0、1或2)之一的概率。但是，我必须返回一个n x 1张量，因此我需要以某种方式为每个输入选择最高的概率，并创建一个张量来指示哪个类具有最高的概率。如何使用Pytorch实现这一点？为了说明这一点，我
浏览 107提问于2018-06-10得票数 5
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为了在随机向量中用一定的数替换正值，用另一个数替换负值，可以使用Numpy进行以下操作：quant = np.where(npy_p>0, c_plus, np.where(npy_p<0, c_minus , npy_p))期望标量类型为双但发现浮点
你能帮我吗？
浏览 2提问于2021-02-01得票数 1
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我想用PyTorch卷积做两件事，这在或代码中没有提到：
000010000 000010000 100010001 000010000 0010000
我希望我的卷积“环绕”像一个环形，而不是使用填充。编辑以添加:我看到这里有一个，它还提供了一个次优<em
浏览 0提问于2018-06-01得票数 4
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我有一个12个单词的序列，我使用一个12x256矩阵来表示(使用单词嵌入)。让我们将这些称为
其中wi是标量(因此存在权重共享)。
如何在pytorch中创建可训练的wi？我是个新手，只熟悉像nn.Linear这样的标准模块。
浏览 3提问于2019-10-26得票数 3
我是pytorch的新手，有一个非常简单的问题。假设我们有一个标量函数f() def f(x,y):
return np.cos(x)+y 我想做的是使用图形处理器从两个范围x和y生成所有数据点对。对于简单的情况，以x=y=[0,1,2]为例。 我可以在不改变函数的情况下做到这一点吗？如果不是，你会如何改变这个函数？
浏览 26提问于2021-04-09得票数 0
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我是PyTorch的新手，我正在尝试构建一个只由线性层组成的网络，它将获得一个对象列表作为输入，并为每个对象输出一些分数(这是一个标量)。我想知道我的输入张量的维数是否应该是(batch_size, list_size, object_size)，或者我应该扁平化每个列表并获得(batch_size, list_size*object_size根据我的理解，在第一个选项中，我的输出尺寸为(batch_size, list_size,
浏览 28提问于2020-04-24得票数 0
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