pytorch

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私はPytorchでlinear_regressionに取り組んでいます。私は1つの変数で成功しました。 pytorchを使用したmulti_variable linear_regressionを使用しています。エラーが発生しました。多変数で線形回帰を行うにはどうすればよいですか？ここ TypeError Traceback (most recent call last) in() 9 op

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AttributeError：モジュール 'torch'に属性 'cmul'がありません

hereの例を使用して、2つのテンソルの要素ごとの乗算を試みました。マイコード： import torch x = torch.Tensor([2, 3]) y = torch.Tensor([2, 1]) z = torch.cmul(x, y) print(z) それは私に次のエラーを与えています。 AttributeError: module 'torch' has no a

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pytorchのIDEオートコンプリート

私はVisual Studioコードを使用しています。最近凧を試しました。どちらも、ピンクのオートコンプリートはしていないようです。これらのツールで可能ですか？そうでない場合、誰かがエディタを提案できますか？ありがとうございました！

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CUDAを使用しないPytorch .backward（）メソッド

autogradモジュールのPytorch tutorialでコードを実行しようとしています。少なくとも、（私は確かに、現時点での設定なしCUDA対応デバイスを持っていない cuda runtime error (38) : no CUDA-capable device is detected at torch/csrc/autograd/engine.cpp:359 、これは厳密には必要では

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バッチの標準偏差

私はこのfunctionを使用して、私の出力の標準偏差を計算しています。私は2000年の例で私のモデルを評価しています.4のバッチで評価しています。バッチあたりの標準偏差を取ってから、2000で割りますか？

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libC++ abi.dylib：タイプstd :: __ 1のシステム例外:: system_error：そのようなファイルやディレクトリがありません

PyTorchチュートリアルからコードを実装しようとしましたが、libC++に問題があるようですabi.dylibを開きます。 enter image description here 問題を解決する方法を教えてもらえますか？ありがとう！

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デフォルトでのcudaでのpytorch計算の実行方法

今、私はcudaを使用してpytorchを実行したいです。次に、すべてのテンソルに対してmodel.cuda()とtorch.cuda.LongTensor()を使用します。 model.cuda()を使用した場合、明示的に.cuda.を使用してテンソルを作成する必要がありますか？ GPUですべての計算をデフォルトで実行する方法はありますか？

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トレーニング中にニューラルネットワークのサブセット重みを固定する

最近、カスタマイズされたニューラルネットワークの作成を検討しています。基本的な構造は通常と同じですが、レイヤー間の接続を切り捨てたいと思っています。たとえば、2つの隠れたレイヤーを持つネットワークを構築すると、下の画像のようにいくつかの重みを削除して残ります。 Structure of customized neural networks 残念ですが、ここに画像を埋め込むことはできません。これは

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PyTorchネットワークテストコードが機能しない

y = f（a、b、c）に近似する単純なMLPをトレーニングしようとしています。私のコードは以下の通りです。 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable # hyper parameters input_size = 3 output_size = 1 num_epochs = 50

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未定義シンボル：PyTorchをインポートするときのPySlice_AdjustIndices

PyTorchを使用しようとしていますが、何かのバージョンが並んでいないと思います。私は何ができるのでしょうか。私のシステムではアクセスできないPyTorch（？）の最新バージョンにはいくつかの機能があるようです。 3.6.0とは対照的に、Pythonバージョン3.6.1と関係があると思われます。しかし、私はそれを理解することはできません。 /home/ubuntu/nbs/torch_util