我无法将我的程序链接到Linux下的pytorch，得到以下错误：我正在构建一个非常简单的最小示例：
#include "torc
浏览 71提问于2021-05-18得票数 2
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这是我的代码 import torch.nn.functional as Finput = torch.tensor(inputs) output
浏览 88提问于2021-03-18得票数 0
我有这样的标准：在培训阶段，我有：outputs = tensor([[0.0035,weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index)
RuntimeError: Expected object of scalar type Long
浏览 12提问于2020-11-24得票数 1
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我是PyTorch的新手，所以我对PyTorch张量没有太多的了解。我感到困惑的是，如果我将张量的dytpe声明为torch.long，然后检查数据类型，它就是int64。例如： In [62]: a = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],---&g
浏览 113提问于2021-04-28得票数 1
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我找到TypeError: expected torch.LongTensor (got torch.cuda.FloatTensor)了。 Traceback (most recent call last): main() model.update(batch)
File
浏览 23提问于2018-08-03得票数 7
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我试图在一个简单的0,1标记数据集上在PyTorch中执行Logistic回归。标准或损失定义为：criterion = nn.CrossEntropyLoss()。然后，我将输入的第一个元素转换为张量：tensor_input = torch.Tensor([dat[0]])。然后将模型应用于tensor_input：outputs = model(tensor_input)。然后，我将标签转换为张量：tensor_label = torch.<em
浏览 1提问于2018-12-26得票数 11
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) for img_idx in range(X.size(0)): break和
def visualize_pytorch_tensor_img(tensor_image: torch.Tensor,ref: https:/&
浏览 8提问于2022-11-17得票数 0
我试着做一个文本分类，使用电筒和火炬文本在纸空间。我得到了
RuntimeError: ‘lengths’ argument should be a 1D CPU int64 tensor, but got 1D cuda:0 Long tensor我的PyTorch版本是1.10.1+cu102
浏览 17提问于2021-12-20得票数 3
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= torch.tensor(word_to_ix["hello"], dtype=torch.long)print(hello_embed)tensor([-0.4868, -0.6038, -0.5581, 0.6675, -0.1974])lookup_tensor= torch.tensor(w
浏览 0提问于2018-07-21得票数 1
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我的用例是我有一个map<string, map<string, torch::Tensor>>类型的map<string, map<string, torch::Tensor>>对象，我想序列化它，它有两个函数#include <torch/torch.h>
void save_tensor_map(map<string, map<string, torch::Tensor>> m,
浏览 10提问于2022-07-12得票数 0
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在计算我的神经网络丢失时，我得到了以下错误消息: TypeError: FloatClassNLLCriterion_updateOutput收到了参数的无效组合- got ( int，torch.FloatTensornum_classes,1],dtype=float)
one_hot_target = autograd.Variable(torch.Tensor
浏览 0提问于2017-11-13得票数 0
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我是PyTorch新手，我正在为我正在制作的激活函数编写一个单元测试。 self.relu = MyReLU.apply
tin_leqz = torch.tensortout_leqz:
浏览 0提问于2019-09-03得票数 5
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我想添加这个标准，在其中，criterion = nn.NLLLoss()将它应用于输出和标签其中：labels 0, 4])
outputtensor([ 0.1829, 0.1959, 0.1909, 0.1895, 0.1914, 0.1883, 0.1895
浏览 7提问于2020-10-28得票数 1
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似乎有几种方法可以在PyTorch中创建张量的副本，包括根据我在执行b或d时得到的UserWarning，a和d显然更倾向于使用a。
浏览 2提问于2019-03-20得票数 142
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昨天，在思考这个问题时，我想出了一个想法，就是使用void* type将各种变量类型传递给min函数。(void* data_ptr, size_t data_size) { *(size_t*)data_ptr |*(size_t*)data_ptr &= 0 << bit; *(size_t*)data_ptr |= 1
浏览 4提问于2021-11-30得票数 2
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我想开发一个Pytorch的模型，它将把每个网络分类到它的类中，然后我会给它一个新的网络集来分类。因此，最终，我希望能够洗牌这些列表(同时，维持数据和类之间的顺序)，分成训练和测试，然后将火车和测试数据读入两个数据加载器，并将它们输入PyTorch网络。np.array([0.3,0.6,0.23]),
edge_index = torch.tensor([edge_origins, edge_destinations], dt
浏览 10提问于2022-06-10得票数 0
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我正在使用pytorch nn模块的MSE损失函数计算训练期间的损失，如下所示： loss = loss.toloss.backward() 但出于某种原因，我一直在犯错误optimizer.step() RuntimeError: expected dtype Double but got d
浏览 8提问于2022-04-11得票数 0
我正在https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/introduction.html上阅读PyTorch几何文档 在这个页面上，有一个代码片段： import torchx
浏览 31提问于2021-09-05得票数 1
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在学习梯度和使用Pytorch优化过程时，我想用图形计算损失函数值与权重值的变化。当我尝试绘制图形时，我同时使用了numpy和torch，因为我想进行比较。存储成绩列表的过程中。和损失函数值。112.8, -106.032, -99.67008, -93.68988, -88.06848, -82.78437, -77.81731, -73.14827, -68.75938]
它在torch上不起作用(-6.9485), tensor(-6.9485), tensor(-6.9485), tens
浏览 1提问于2020-08-02得票数 0
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