pytorch 相关问题

PyTorch是一个深度学习框架,它实现了一个动态计算图,它允许您改变神经网络在运行中的行为方式,并能够执行向后自动区分。

在Torchaudio=0.7.0中,torchaudio.function.istft在哪里?

当版本torchaudio=0.4.0时我使用了torchaudio.function.isftf 但是现在,torchaudio的版本已经升级到0.7.0了,所以我安装了,但是torchaudio.function.istft没有了。 我需要...

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无法使用torchaudio(CPU)从.py使用pyinstaller创建.exe:AttributeError:'_OpNamespace''torchaudio'对象没有属性'cuda_version'

我有一个 .py 脚本,它使用 torchaudio (没有 GPU)来处理 Windows 中的一些声音。为了分发它,我使用 pyinstaller 将其转换为 .exe。您可以用这个简单的方法重现该问题

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PyTorch 闪电运行时错误:CUDA 错误:初始化错误。 CPU 还可以工作

我不太擅长Python编码,而且我是Pytorch新手。问题是我可以通过定义 Accelerator = 'cpu' 在 CPU 上运行此代码,但是当我将其设置为 GPU 时,代码会卡在运行 _ = iter(train_lo...

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属性错误:模块“火炬”没有属性“inference_mode”

我对 pytorch 非常陌生,当我尝试运行 CNN 时,遇到了错误: AttributeError:模块“torch”没有属性“inference_mode”。* 有谁知道发生了什么事吗?它起作用了

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stabilityai/stable-cascade 需要 7 个多小时才能生成图像

我正在使用这个模型:https://huggingface.co/stabilityai/stable-cascade 从扩散器导入 StableCascadeCombinedPipeline 打印(“加载模型”) 管道 = StableCascadeCombinedPipeline。

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如何在 Pytorch 中自动计算卷积层的形状? [重复]

我想自动计算任何Pytorch卷积层的输出维度。 当创建更大的 CNN 时,最后一个卷积的输出的计算。图层变得非常乏味。 难道是……

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优化器的运行顺序影响 PyTorch 中的预测

我正在为许多优化器运行线性回归。我注意到如果先激活 SGD,其他的都有很好的准确性。否则,Adam 和 RMSprop 会带来可怕的调整。 # 生成

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Pytorch 中的验证准确率超过 100%?

我目前正在做一个项目,尝试正确分类乳腺癌肿瘤的图像,以预测它们是良性(正常)还是恶性(危险),我正在使用 Pytorch。我...

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TypeError:“GraphModule”对象不可下标(Pytorch 中 .onnx ML 模型的访问权重)

我有一个流行的 .onnx ML 天气预报模型,我正在尝试将其转换为 PyTorch 进行微调。我使用以下代码来转换它: 导入操作系统 将 numpy 导入为 np 导入onnx 夫...

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如何在OpenFold中使用*.ckpt文件作为模型?

我已经训练了 OpenFold 模型 https://github.com/aqlaboratory/openfold 并获取了检查点文件 (*ckpt) (Pytorch Lighntning)。 请解释一下,我如何使用 *.ckpt 文件进行预测...

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属性错误:模块“tensorflow”没有属性“Summary”

运行此代码时: def scalar_summary(自身、标签、值、步骤): """记录标量变量。""" 摘要 = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag=tag,

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PyTorch 中的前向和后向钩子到底是如何工作的

我试图了解钩子在 PyTorch 中的具体代码操作方式。我有一个模型,我想在我的代码中设置一个前向和后向挂钩。我想在我的模型中设置一个钩子...

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运行时错误:张量 a (524288) 的大小必须与非单一维度 0 处的张量 b (131072) 的大小匹配

我正在尝试使用 Github 代码执行叶病图像分割。这是代码,我面临这个问题“张量 a (524288) 的大小必须与非

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无法让火炬模型在 GPU 上运行,即使它是可识别的设备

我使用 resnet18 进行接地图像分割,但是当我将输入传递给模型时,我收到以下火炬错误: RuntimeError:输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.Float...

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如何在不丢失梯度的情况下屏蔽张量?

我有一个张量 进口火炬 a = torch.randn(1, 3, require_grad=True) 打印('a:',a) >>> a: 张量([[0.0200, 1.00200, -4.2000]], require_grad=True) 还有一个面具 掩码 = torch.zeros_like(a)

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属性错误:模块“火炬”没有属性“版本”

操作系统:Ubuntu 18.04 LTS CUDA:11.3 GPU:NVIDIA P5000 Quadro IDE:Jupyter 笔记本 环境:VirtualEnv (venv) 代码: # 导入需要的库 进口火炬 从变压器导入

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Pytorch 中具有多个值的 Tensor 的 Bool 值是不明确的

我想在pytorch中创建一个模型,但我不能 计算损失。 它总是返回 Tensor 的 Bool 值以及更多 一个值不明确 实际上,我运行示例代码,它有效。 损失 =

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在pytorch中编写自己的损失函数时的一些细节

当我编写自己的损失函数代码时,我需要计算张量数据类型图像的每个像素的损失值,然后将所有损失值相加来计算平均值。但是当我运行

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pytorch:IndexError:索引超出自身范围

我正在按照此 github 代码尝试使用我自己的聊天来运行模型。我能够修复一些最初对我不起作用的事情(正则表达式、引导 txt 文件时的编码) 我正在...

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