pytorch

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Pytorchには、実行前に計算グラフをコンパイルする必要のあるTensorflowとは対照的に、ダイナミックニューラルネットワーク（定義済み実行）があります。 Torch7とPyTorchの両方がTH、THC、THNN、THCUNN（Cライブラリ）に依存していることがわかります。 Torch7にはダイナミック・ニューラル・ネットワーク（定義による実行）機能がありますか？

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'int'をpytorchに変換する 'variable'は問題を作ります

最初のプロジェクトはpytorchで、私はMNISTラベル 'int'をトーチ 'Variable'に変換しようとしました。デバッガに次元がないと言っていますか？ # numpy mnist data X_train, Y_train = read_data("training") X_test , Y_test = read_data("testing") arr = np.zeros(

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Pytorchでは、L1正規化をアクティブ化に追加する方法は？

（ここでは初心者） ReLUからのアクティブ化出力にL1正規化を追加したいと思います。より一般的に、正規化子をネットワーク内の特定のレイヤーに追加するにはどうすればよいですか？この投稿は関連している可能性があり： Adding L1/L2 regularization in PyTorch? しかし、それが関連していない、または他の私が答えを理解していない、次のいずれかそれは別物である最適化

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コードでPyTorch PackedSequenceをどのように使用しますか？

誰かがPyTorchでPackedSequenceメソッドをどのように使いたいかについて、完全な作業コード（断片ではなく、可変長リカレントニューラルネットワークで実行されるもの）を与えることができますか？ドキュメント、github、またはインターネットでこれの例はないようです。 https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v0.1.10

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オプティマイザでzero_grad（）を明示的に呼び出す必要があるのはなぜですか？

なぜ私たちは、零点勾配を明示的にpytorchで行う必要があるのですか？ loss.backward()が呼び出されると、グラデーションがゼロにならないのはなぜですか？どのようなシナリオは、グラフ上にグラデーションを保持し、グラディエントを明示的にゼロにすることをユーザに求めることによって実現されますか？私は良い説明を探しています。

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PyTorch：学習した重みを正しく抽出します

私は線形レイヤーから重みを抽出しようとしていますが、誤差は単調に減少しています（つまりトレーニングが行われています）。それは一定であるため重み合計を印刷、何も起こりません：ここで np.sum（model.fc2.weight.data.numpy（））は、コードスニペットは、次のとおりです。 def train(epochs): model.train() for epoc

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トーチは軸に沿ってテンソルを合計します

ipdb> outputs.size() torch.Size([10, 100]) ipdb> print sum(outputs,0).size(),sum(outputs,1).size(),sum(outputs,2).size() (100L,) (100L,) (100L,) どのようにして列を合計しますか？

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特徴マップがダウンサンプリングされていないとき転置畳み込みの必要性

私は論文hereを読んでいました。論文の著者らは、デコンボルーション（転置されたコンボリューション）レイヤのスタックが後に続くコンボリューションレイヤのスタックを含む対称ジェネレータネットワークを提案している。また、フィーチャマップのサイズが入力画像のサイズと同じであることを保証するために、適切なパディングを伴う1のストライドが使用されることも言及される。私の質問は、ダウンサンプリングがない場合

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pycharmでparse_args（）を使用してjson設定ファイルを適用します。

私はgitのシーケンスコードにシーケンスを実行していますが、parse_args（）についてエラーが発生しました。私のコードは次のようである： parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( "--config", help="path to json config", required=True)

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シングルトンnumpy配列アイテムをリストに追加する方法は？

私は単語の生成にpytorchを使用していますあなたに良いアイデア ` prediction = prediction.data.max(1)[1] #gives a tensor value prediction = (prediction.cpu().numpy().item()) #converts that tensor into a numpy array resul