pytorch

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    pytorch RNN implementationには、2つのバイアス、b_ihおよびb_hhがあります。 これはなぜですか? 1つのバイアスを使用するのと違うのですか?はいの場合、どうですか?パフォーマンスや効率に影響を与えますか?

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    私はPyTorchにとって非常に新しく、一般的にニューラルネットワークについてはかなり新しいです。 性別がわかるニューラルネットを構築しようとしていましたが、私はPyTorch RNNチュートリアルに基づいています。 エラーなしで実行するコードを取得しましたが、損失がほとんど変化しないため、ウェイトが更新されていないと思っています... これは入力/出力/ターゲットテンソル設定に問題がありますか?

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    これをどうすればrequirements.txtファイルに含めることができますか? Linuxの場合 : pip install http://download.pytorch.org/whl/cu75/torch-0.1.12.post2-cp27-none-linux_x86_64.whl pip install torchvision MacOSのFOR: pip install ht

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    オートローダーの場合、入力データとターゲットデータが同じで、トレーニング中にデータを読み込むため、データローダーを簡単に設定できますか? DataLoaderには常に2つの入力が必要です。 現在、私はこのように私のデータローダーを定義します。 X_train = rnd.random((300,100)) X_val = rnd.random((75,100)) train = data

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    私はトーチを使用して確率的勾配降下(SGD)で線形モデルを訓練された単純なことをやろうとしました: import numpy as np import torch from torch.autograd import Variable import pdb def get_batch2(X,Y,M,dtype): X,Y = X.data.numpy(), Y.data.n

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    SigmoidとBCELossを使用して、バイナリセグメンテーションのためのUNetを実装しています。問題は、いくつかの反復の後、ネットワークは画素当たり非常に小さい値を予測しようと試みるが、一部の領域では1に近い値を予測すべきである(グランド真理マスク領域の場合)。それは間違った行動についての直感を与えるか? さらに、ピクセル単位の損失に使用されるNLLLoss2dが存在します。現在、私はこれを

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    私はtorchvision.datasets.cifar.CIFAR10の内側にあるかを把握しようとすると、私はエラー情報 print(trainset[:10]) をしようとしたとき、私はいくつかの簡単なコード trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=Tr

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    テアノでは、いくつかの変数の勾配を得るのは非常に簡単でした。与えられた損失: loss = f(x, w) dl_dw = tt.grad(loss, wrt=w) 私はそのpytorchはあなたのような何かをしたい異なるパラダイム、で行く取得: loss = f(x, w) loss.backwards() dl_dw = w.grad 事は、私は介して全後方伝播を行うにはしたくな

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    pip list conda list を示し、私は一度torch 0.1.12をインストールし、その後、私はそれを削除し、それを再インストールします。 0.1.12バージョンを削除するにはどうすればよいですか?

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    私のwindows10には14.04のLinux用のサブシステムがあります。私はpython2をプレインストールされたpython2にインストールしようとしましたが、動作できませんでした。エラー:torch-0.2.0.post1-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whlはこのプラットフォームではサポートされていません。私はpython3.6をインストールしようとしましたが