pytorch

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PyTorchで2次元以上のインデックスを選択する方法は？

がa[2, :, 0, :]しかし 0.5580 -0.0337 1.0048 -0.5044 0.6784 -1.6117 1.0084 1.1886 0.1278 0.3739 [torch.FloatTensor of size 2x5] 与えている間、私は（(2, :, 0, :), (1, :, 1, :), (2, :, 2, :), (0, :, 3, :)のようなサイズ(2, 4,

numpy pytorch 2017-11-19

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転送学習[resnet18]を使用してPyTorch。データセット：Dog-Breed-Identification

私はPyTorchで転送学習アプローチを実装しようとしています。これは私が使用しているデータセットです：Dog-Breed ここに私が従うステップがあります。 CSV（labels.csv） def read_csv(csvf): # print(pandas.read_csv(csvf).values) data=pandas.read_csv(csvf).values

python deep-learning conv-neural-network pytorch resnet 2017-11-21

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Torch、module = nn.Padding（dim、pad、nInputDim、value、index）、nInputDimの機能は何ですか？

「nInputDimが提供されている場合、その値よりも大きな入力はバッチと見なされ、実際に埋め込まれるdimは次元dim + 1になります。 私の理解は、提供されたnInputDimより大きい入力次元です。次元dimはdim + 1になりますが、それはなぜですか？

deep-learning torch pytorch 2017-11-21

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pytorchデータセットのサブセットの取得

私はいくつかのデータセット（例として、CIFAR10）でトレーニングしたいネットワークを持っています。 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data

python machine-learning neural-network torch pytorch 2017-11-22

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PyTorchで長さを並べ替えることなくLSTMにバッチを供給するにはどうすればよいですか？

私はPytorchには新しいですし、私はいくつかの問題に陥っています。 質問とその回答（正解と間違った回答を含む）の類似性を判断するランクモデルを作成したいと考えています。私はエンコーダとしてLSTMを使用します。 私のモデルには2つのLSTMがあり、それらは重みを共有します。私のモデルの入力は2つのシーケンス（質問と回答）です。しかし、バッチを使用すると、並べ替えが質問と回答の対応を乱すことにな

pytorch 2017-11-22

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はtensorflowは、私はちょうどpytorchのコードのように、マスク行列で行列にINF値を設定したいpytorchの「masked_fill_」

と同様の機能を持っています遅すぎる。それで、テンソルフローはそれを実装するための効率的な関数を持っていますか？

tensorflow pytorch 2017-11-23

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'torch.utils.data.distributed'という名前のモジュールがありません

Windows 10にanacondaとpytorchをインストールしましたが、インストール時にエラーは発生しませんでした。 しかし、なぜモジュールやパッケージがpytorchにないのかわかりません。 同じ問題が発生しましたか？ これは私がテストだプログラムです：https://github.com/pytorch/examples/blob/master/imagenet/main.py

python anaconda pytorch 2017-11-25

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はAttributeError：「CrossEntropyLoss」オブジェクトが「後方」

を何属性を持っていない私はCIFAR10データセットに非常に基本的なCNNを養成しようとすると、次のエラーを取得しています： はAttributeError：「CrossEntropyLoss」オブジェクトが「後方」は属性を持っていない criterion =nn.CrossEntropyLoss optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001,mom

python neural-network deep-learning conv-neural-network pytorch 2017-11-25

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私の単純なフィードフォワードニューラルネットワークが発散するのはなぜですか（ピクト）？

私は、出力として単一の値を持ち、サイズ10の3つの入力のみを供給して、単純な2層ニューラルネットワークの実験を行っています。私は入力を正規化し、学習率を下げました。これは、2つの層に完全に接続されたニューラルネットワークは、このデータ Features: 0.8138 1.2342 0.4419 0.8273 0.0728 2.4576 0.3800 0.0512 0.6872 0.5201

python machine-learning neural-network pytorch 2017-11-26

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