pytorch

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torchvision MNIST 로더가 올바르게 작동하지 않습니까? 아니면 제가 잘못하고 있습니까?

나는 내 네트워크에 사용 된 이미지를 확인 있다고보고 싶었다, 그래서 나는 다음과 같은 코드를 사용하여 한 무리를 저장 : train_set = dset.MNIST(root=root, train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=download) for it, (img, target) in enumer

python mnist pytorch 2017-10-15

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하나의 GPU에서 파이 토치 및 텐서 플로우 모델을 함께 교육 할 수 있습니까?

저는 pytorch 모델과 tensorflow 모델을 가지고 있습니다. 나는 하나의 GPU에 다음과 같은 프로세스를 따라 이들을 훈련시키고 싶습니다 : input --> pytorch model--> output_pytorch --> tensorflow model --> output_tensorflow --> pytorch model. 이 작업을 수행 할

tensorflow tensorflow-gpu pytorch 2017-10-17

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Pytorch의 정규화 자로서의 L1 norm

내 신경망에서 희소성 조건을 생성하기 위해 정규 규칙으로 L1 표준을 추가해야합니다. 나는 분류에 내 네트워크를 훈련시키고 싶습니다. 희박 조건을 만들기 위해 정규직으로 L1 규범을 추가해야합니다. 나는 분류에 대한 네트워크를 훈련 할 필요가있다. 그리고 나는 파이 토치 (pytorch)로 시작하고 있는데, 나는 이것을 할 수있는 방법이 없다. here처럼

keras torch pytorch regularized 2017-10-17

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레이블이 지정된 이미지 영역의 중심을 효율적으로 찾습니다.

고유 한 레이블 1 ... k의 2 차원 행렬로 세그먼트 이미지가 있습니다. 예 : img = [1 1 2 2 2 2 2 3 3] [1 1 1 2 2 2 2 3 3] [1 1 2 2 2 2 3 3 3] [1 4 4 4 2 2 2 2 3] [4 4 4 5 5 5 2 3 3] [4 4 4 5 5 6 6 6

numpy image-processing gpu image-segmentation pytorch 2017-10-20

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Pytorch에서 메모리 블록 당 여러 셀로 LSTM 레이어를 구현하는 방법은 무엇입니까?

Pytorch에서 LtM을 여러 메모리 셀 블록 또는 여러 LSTM 유닛, 즉 LSTM 유닛을 메모리 블록과 그 게이트 집합으로 레이어별로 구현하고자하지만 기본 클래스 torch.nn.LSTM은 구현 만 가능합니다 층마다 하나 LSTM 부와 다층 LSTM : lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layer

lstm pytorch 2017-10-20

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Pytorch to Keras 코드 동등한

PyTorch에서 아래의 코드가 주어지면 Keras에 해당하는 코드는 무엇입니까? class Network(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size): super(Network, self).__init__() # Inputs = 5, Outputs = 3, Hidde

keras pytorch 2017-10-21

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인덱싱 한 PyTorch 텐서는

나는 이런 식으로 뭔가를 보이는 3 × 3 PyTorch LongTensor이 index_select 사용 환언 C[0,:,:] = [0.4, 0.4, 0.4] [1.2, 0.8, 0.8] [1.2, 0.8, 2.4] C[1,:,:] = [0.5, 0.5, 0.5] [1.4, 1.9, 1.9] [1.

matrix indexing pytorch 2017-10-22

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pytorch에서 CNN에 행렬을 입력하는 방법

저는 pytorch에 매우 익숙하며 CNN에 이미지가 아닌 행렬을 입력하는 방법을 알고 싶습니다. 다음과 같은 방법으로 시도했지만 일부 오류가 발생합니다. class FrameDataSet(tud.Dataset): def __init__(self, data): targets = data['class'].values.tolist()

pytorch 2017-10-24

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PyTorch에서 LSTM을 사용하여 보강 학습을하는 방법은 무엇입니까?

전체 상태를 드러내지 않는 관측으로 인해, 반복적 인 신경망으로 보강을해야 네트워크에 과거의 일종의 기억이 있습니다. 간단히하기 위해 LSTM을 사용한다고 가정 해 보겠습니다. 내장 된 PyTorch LSTM은 모양 Time x MiniBatch x Input D의 입력을 피드에 입력해야하며 텐서 형태의 Time x MiniBatch x Output D을

recurrent-neural-network backpropagation reinforcement-learning pytorch 2017-10-24

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이 예제에서 변수에서 분리를 호출해야하는 이유는 무엇입니까?

이 예제를 통해 - https://github.com/pytorch/examples/blob/master/dcgan/main.py과 나는 기본적인 질문을했습니다. fake = netG(noisev) labelv = Variable(label.fill_(fake_label)) output = netD(fake.detach()) # detach to avo

pytorch 2017-10-26

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