pytorch

0熱

1答えて

私は、私のプロジェクトにVGG-Face記述子モデル（http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/）を使用しようとしています。私がしたいのは、単に入力画像からネットワークの出力を得ることだけです。私はMatConvNet、Caffe、PyTorchのいずれも使用していないので、PyTorchをランダムに選んでいます。（torch.lega

-1熱

1答えて

PyTorchのtf.concat操作

torch.stackは私が探しているものではありません。私はPytorchのTensorflowのconcat操作を探しています。私はtorch.catは、あなたが探しているものである信じドキュメントにhttp://pytorch.org/docs/0.3.0/

0熱

1答えて

IDだけのnnModuleを作成する

異なるnnModule間のかなり複雑な相互作用をデバッグしようとしています。デバッグの目的で、そのうちの1つをアイデンティティネットワークに置き換えることができれば非常に役に立ちます。たとえば： net_a = NetworkA() net_b = NetworkB() net_c = NetworkC() input = Autograd.Variable(torch.rand(10,2

1熱

1答えて

音楽エンコーディングのスパイラルロス機能

私は音楽生成のためのオートエンコーダーを開発しようとしています。その目的のために、私は音楽的関係を捉える損失関数を開発しようとしています。私の現在のアイデアは、システムが異なるオクターブで同じ音符を予測すると、音符が間違っている場合よりも損失が小さくなるはずであるという「螺旋」損失関数です。さらに、BやDからCのような正しい音符に近い音符も小さな損失を持つべきです。これは概念的には、コイルまたは

1熱

1答えて

pytorchの変数に指数関数的な移動平均減衰を適用するには？

私は次の論文を読んでいます。また、変数にEMA減衰を使用します。 https://arxiv.org/pdf/1611.01603.pdf はトレーニング中、モデルのすべての重みの移動平均は0.999の指数関数的な減衰率を維持です。これらはTensorFlowを使用しており、EMAの関連コードが見つかりました。 https://github.com/allenai/bi-att-flow/bl

1熱

1答えて

pytorchデータローダ複数の反復

私は、pytorchで簡単なネットワークを訓練するためにiris-datasetを使用します。 trainset = iris.Iris(train=True) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=150, shuffle=True, num_workers=2) data

1熱

1答えて

Rを使用して、基本的な関数近似

ためPyTorchにバイアスを使用して、基本的な機能を近似することは非常に容易である： library(nnet) x <- sort(10*runif(50)) y <- sin(x) nn <- nnet(x, y, size=4, maxit=10000, linout=TRUE, abstol=1.0e-8, reltol = 1.0e-9, Wts = seq(0, 1, by=1

1熱

2答えて

エラー0.3.0

にPyTorchをアップグレードするとき、私は conda install pytorch=0.3.0 torchvision -c pytorch 、最近0.3.0リリースにPyTorchを更新しようとしたしかし、私は次のエラーを取得しています： NoPackagesFoundError: Dependency missing in current linux-64 channels: -

0熱

1答えて

CPUとGPUを並列に実行して神経ネットワークをより速くトレーニングする方法

GPUを使用して（かなり大きな）ニューラルネットワークを訓練しようとしています。ネットワークはpytorchで書かれています。私は、ubuntu 16.04で動作するpython 3.6.3を使用します。現在のところ、コードは実行されていますが、CPUを使用したデータ取得プロセスがGPUを使用したトレーニングプロセスと直列に実行されるため、実行する必要がある時間は約2倍です。基本的には、ミニバッチ