PyTorch
에서 GPU
의 가속도를 사용하여 함수 (fit
)를 최적화하려고합니다.PyTorch 손실 함수 평가
import numpy as np
...
for j in range(P):
e[:,j] = z - h[:,j];
fit[j] = 1/(sqrt(2*pi)*sigma*N)*np.sum(exp(-(e[:,j]**2)/(2*sigma**2)));
는 변수의 치수는 :
z
[NX1,h
[NXP,e
[NXP,fit
[1xP이 난fit
평가 하 직선Python
코드이며 ]. 여기서P
은fit
의 차원 수이고N
은 각 차원의 길이입니다.
PyTorch
에서torch.cuda.FloatTensor
까지 사용하려고 시도한 곳에서for
루프를 피해야한다는 것을 알고 있습니다.
import torch
dtype = torch.cuda.FloatTensor
e = z - h;
fit = 1/(torch.sqrt(2*pi)*sigma*N)*torch.sum(torch.exp(-(torch.pw(e,2))/(2*torch.pow(sigma,2))));
불행히도 그것은 작동하지 않습니다. 뭐가 잘못 되었 니? 감사합니다.
무엇이 오류 메시지입니까? 항상 오류 정보와 함께 질문을 게시하십시오. 나는'e = z-h' 라인에서 크기 불일치 오류가 발생했다는 것을 알았습니까? 맞습니까? –
죄송합니다. 다음에 오류 메시지를 게시합니다. 네, 맞습니다. – Dirac