pytorch

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    揮発性変数によるピルトバックバックエラー

    いくつかのターゲットに対していくつかの入力を最小限に抑えるために、いくつかの逆方向パスの繰り返しを実行し、各ステップで入力を更新します。最初のパスが正常に実行されますが、私は2回目のパスで次のエラーを取得する： は RuntimeError: element 0 of variables tuple is volatile このコードスニペットは問題 import torch from torc
    python python-2.7 tensorflow pytorch 2017-10-01

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    Pytorch上の既存のモデルに線形レイヤーを追加する

    私は既存のネットワークに新しいレイヤーを追加し（最初のレイヤーとして）、元の入力でそれを鍛えようとしています。畳み込みレイヤーを追加すると、すべてが完全に機能しますが、私はそれを線形に変更すると訓練していないように見えます。なぜどんなアイデア？私は（ちょうどELUない）異なる活性化関数を試み class ActorCritic(torch.nn.Module): #original model
    neural-network deep-learning conv-neural-network pytorch 2017-10-02

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    Pytorch：numpy配列に変換を適用しようとしています...エラーで失敗します。

    何か助けていただければ幸いです。 transforms.pyのコードは、変換がPIL画像にもndarrayにも適用されるべきだと述べています。 は変換を考える： data_transforms = { 'train': transforms.Compose([ transforms.Scale(256), transforms.Pad(4,0), tr
    numpy pytorch 2017-10-05

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    バッチ内のすべてのサンプルにPyTorchのtorch.inverse（）関数を適用する方法は？

    これは基本的な質問のように思えるかもしれませんが、私はそれを解決することができません。 私のニューラルネットワークのフォワードパスでは、8×3×3の出力テンソルがあり、8はバッチサイズです。我々は3x3テンソルの各々を非特異行列と仮定することができる。私はこれらの行列の逆行列を見つける必要があります。 PyTorch inverse()関数は、正方行列でのみ機能します。今は8x3x3なので、バッチ
    python pytorch 2017-10-05

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    Jupyterカーネルのクラッシュ/死ぬときに大きなニューラルネットワーク層、任意のアイデアpls？

    私はPytorchでオートエンコーダーを試しています。最初の層としてnn.Linear（250 * 250,40 * 40）という比較的大きなニューラルネットワークを使用すると、Jupyterカーネルがクラッシュしているようです。私が小さい層のサイズを使用するとnn.Linear（250 * 250,20 * 20）。 JupyterカーネルはOKです。どのようにこれを修正するための任意のアイデア
    python neural-network jupyter-notebook pytorch 2017-10-07

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    強化学習で損失関数（MSVE）を実装する

    私はOthelloの時間差学習エージェントを構築しようとしています。残りの実装は意図したとおりに実行されているように見えますが、私のネットワークを訓練するために使用される損失機能が不思議です。 Suttonの著書「強化学習：はじめに」では、平均二乗誤差（MSVE）が標準損失関数として提示されていますが、これは基本的に平均二乗誤差にonポリシー分布を掛けたものです（すべての状態（onPolicyDi
    reinforcement-learning pytorch loss-function temporal-difference othello 2017-10-11

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    torch.LongTensorの代わりにtorch.cuda.LongTensorを定義します

    次のコードを実行すると、変数の型がtorch.LongTensorに変わります。代わりにどのようにtorch.cuda.LongTensorを作成することができますか？ # Turn string into list of longs def char_tensor(string): tensor = torch.zeros(len(string)).long() for c
    python pytorch 2017-10-11

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    どのように効率的に画像のミニバッチを作るのpytorch？

    私は、あらかじめ訓練されたResNetモデルを使用して往路を計算しようとしています。ミニバッチの4-Dテンソルを作成するのに問題があります。誰かがそれを行う適切な方法は何か教えてくださいできますか？ EDIT：コードを変更しました。現在は動作しています。しかし、私はまだこれを行うより効率的な方法があると思います。 ここに私のコードです： dataset = torchvision.datasets
    deep-learning pytorch resnet mini-batch 2017-10-11

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    RNNはトレーニングではありません（PyTorch）

    トレーニング中に私が間違っていることを得ることができませんRNN私はシーケンス上の操作（簡単なタスクでどのように動作するかを知るために）をRNNとのために操作しようとしています。 しかし、私のネットワークは学習していませんが、損失は同じままであり、モデルに余裕をもたせることはできません。 問題を見つけるのを手伝ってもらえますか？ データは、私が使用しています：NNため data = [
    machine-learning deep-learning pytorch rnn 2017-10-12
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