pytorch

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torch.utils.data.DataLoader複数のデータセットを作成して、異なる変換が適用されているデータセットを作成しようとしています。現在のところ、私のコードはおおよそ d_transforms = [ transforms.RandomHorizontalFlip(), # Some other transforms... ] loaders = [] f

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LSTM入力用に3-Dマトリックスを使用してpytorch DataLoaderを使用するにはどうすればよいですか？

私は3-D（time_stepinputsizetotal_num）マトリックスのデータセットを持っています。これは.matファイルです。私は5私のコードがあるBATCH_SIZE LSTMのための入力データセットを取得するためにデータローダーを使用するには、次のとおりです。 file_path = "…/database/frameLength100/notOverlap/a.mat" mat

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科学的計算にPyTorchを使用する

PyTorchを科学計算パッケージとして使用したいと思います。テンソルは基本的にGPUで加速されたnumpy配列であり、そのautogradメカニズムはニューラルネットワーク以外の多くのものにとって潜在的に有用です。しかし、利用可能なチュートリアルとドキュメントは、機械学習のために使用してすぐに人々を起立させて稼働させるのに強く役立ちます。 TensorとVariableクラスで利用可能な良い情

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データが不均衡なバイナリクラスのセマンティックセグメンテーションの損失が収束しない

データセット全体（例えば、ICDAR 2015やCamVidの人物）の一部を占めるにすぎないオブジェクトを分割したい。ピクセルレベルでの正と負のサンプルの比は約1：200です。私のネットワークは、訓練されたVGG16またはResNet50のバックボーンであり、CamVidデータセットでは12クラスでうまくいく可能性があります。しかし、このネットワークをCamVidの人だけに分割するように微調整す

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毎回私はpytorchにGPUにCPUから変数を削除するにはCUDAを（）を使用し、それは約5〜10 minitues

私はこれを行うとります t = Variable(torch.randn(5)) t =t.cuda() print(t) をそれは毎回、5〜10 minituesかかります。帯域幅をテストするためにcudaサンプルを使用しましたが、問題ありません。次に、pdbを使って最も時間のかかるものを見つけました。私は/anaconda3/lib/python3.6/site-packages

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2dテンソルでの高度な索引作成

私は2次元テンソルXを持ち、インデックスの2つのリストは最初のインデックスと2番目のコールaとbです。私はこれを行うことができますどのように X[a[i],b[i]] = 0 for i in range(len(a)) をしたいです。私が直接行う場合X[a,b]エラーはIndexErrorです：高度なインデックスオブジェクトをブロードキャストできませんでした