pytorch

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PyTorch를 사용하여 학습 [resnet18] 학습. 데이터 세트 : 개 번식 - 신원 확인

나는 PyTorch에서 이전 학습 접근 방법을 구현하려고합니다. 이것은 내가 사용하는 데이터 세트입니다 : Dog-Breed 다음 단계는 다음과 같습니다. 데이터 세트의 1. Load the data and read csv using pandas. 2. Resize (60, 60) the train images and store them as numpy

python deep-learning conv-neural-network pytorch resnet 2017-11-21

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PyTorch의 다차원 배열에 'for` 루프를 사용합니다.

Q를 구현하고 싶습니다. &주의 메커니즘이있는 시스템. 두 개의 입력이 있습니다. context 및 query은 모양이 (batch_size, context_seq_len, embd_size) 및 (batch_size, query_seq_len, embd_size)입니다. 나는 아래의 논문을 읽고있다. Match-LSTM 및 Answer Pointer를 사

python deep-learning pytorch 2017-11-21

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Torch에서 module = nn.Padding (dim, pad, nInputDim, value, index), nInputDim의 기능은 무엇입니까?

문서와 같이 'nInputDim이 제공되면 그 값보다 큰 입력은 배치로 간주되며 실제 패딩 될 dim은 차원 dim + 1이됩니다.' 필자는 제공된 nInputDim보다 더 큰 입력 차원을 알고 Dim Dim는 dim + 1이되지만 왜 그런가?

deep-learning torch pytorch 2017-11-21

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pytorch 데이터 집합의 하위 집합을 가져 오는 중

일부 데이터 집합 (예 : CIFAR10)에서 학습하려는 네트워크가 있습니다. 나는 여러 가지 훈련 반복을한다고 가정 : 나는 내 질문은 다음과 같다 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

python machine-learning neural-network torch pytorch 2017-11-22

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PyTorch의 커스텀 손실 함수의 변수 입력에 대한 AttributeError

다중 출력 다중 레이블 문제에 대해 교차 엔트로피 (CE)를 계산하기 위해 커스텀 손실 함수를 만들었습니다. 클래스 내에서 그라디언트가 필요하지 않도록 대상 변수를 설정하려고합니다. 나는 클래스 외부의 미리 정의 된 함수 (pytorch 소스 코드에서 가져온 것)를 사용하여 forward 함수 내에서이 작업을 수행합니다.이 시점에서 def _assert_n

python pytorch 2017-11-22

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PyTorch에서 길이에 따라 순서를 바꾸지 않고 LSTM으로 배치를 어떻게 공급할 수 있습니까?

저는 Pytorch에 처음 왔고 약간의 문제가있었습니다. 나는 질문과 그 대답 (옳은 대답과 틀린 대답 포함)의 유사점을 판단하기 위해 랭크 모델을 만들고 싶다. 그리고 저는 LSTM을 인코더로 사용합니다. 내 모델에는 두 개의 LSTM이 있으며 가중치를 공유합니다. 그래서 내 모델의 입력은 두 개의 시퀀스 (질의 응답)입니다. 그러나 일괄 처리를 사용하면

pytorch 2017-11-22

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는 pytorch의 "masked_fill_"

난 그냥 pytorch 코드처럼, 마스크 행렬로 행렬하는 INF 값을 설정할 유사한 기능이 tensorflow합니까 너무 느립니다. 그렇다면 tensorflow는이를 구현하는 데 효율적인 함수를 가지고 있습니까?

tensorflow pytorch 2017-11-23

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`THIndexTensor_ (size) (target, 0) == batch_size '가 실패했습니다. at d : \ projects \ pytorch \ torch \ lib \ thnn \ generic/ClassNLLCriterion.c : 54

개 품종 데이터 세트에서 신경 네트워크를 학습하려고합니다. 피드 포워드 후, 손실 계산 중에이 오류가 발생합니다 : RuntimeError: Assertion `THIndexTensor_(size)(target, 0) == batch_size' failed. at d:\projects\pytorch\torch\lib\thnn\generic/ClassNLLC

machine-learning neural-network deep-learning conv-neural-network pytorch 2017-11-26

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왜 내 간단한 피드 포워드 신경 네트워크가 발산하고 있습니까 (파이크)?

저는 pytorch가있는 간단한 2 층 신경망을 실험하고 있습니다. 크기가 10 인 입력을 3 개만 입력하고 출력으로 단일 값을 입력합니다. 저는 입력을 정규화하고 학습률을 낮췄습니다. 그것은 두 개의 층을 완전히 연결 신경망이 데이터 Features: 0.8138 1.2342 0.4419 0.8273 0.0728 2.4576 0.3800 0.0512

python machine-learning neural-network pytorch 2017-11-26

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PyTorch Tensor.index_select()를 사용하는 방법?

현재 PyTorch를 사용하여 REINFORCE 알고리즘을 구현하려고합니다. 보상을 할인 한 후에 책임있는 산출물을 수집 할 수 있기를 바랍니다. 따라서 작업 메모리가 주어지면 색인의 텐서 (Tensor)를 만들고 Tensor.index_select를 사용하려고 시도하지만 성공하지는 않습니다. 누구든지 도와 줄 수 있습니까? return IndexSelec

python indexing reinforcement-learning pytorch 2017-11-27

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