pytorch - JpStack

grad_fn=MmBackward であっても、カスタム torch.nn.Module が学習しない

カスタム Pytorch モデルを使用してポーズを予測するモデルをトレーニングしています。ただし、以下の V1 は学習しません (パラメーターは変更されません)。出力は背景グラフと grad_fn=MmBackward … 続きを読む grad_fn=MmBackward であっても、カスタム torch.nn.Module が学習しない

PyTorch には、入力データに線形変換を適用する nn.linear があります: y = WA+b この式では、W と b が学習可能なパラメーターで、A が入力データマトリックスです。私の場合、行列 ‘A’ は… 続きを読む PyTorch でスパース行列に線形変換を適用するにはどうすればよいですか?

行列の各列に少なくとも e 個のゼロ以外の要素が含まれていることを確認し、ゼロ値の要素を値 y でランダムに置き換えない各列について確認したいと思います列に e 以外の要素が含まれるまで。一部の列に 0、1、または 2… 続きを読む行列のすべての列に少なくとも「e」個の非ゼロ要素があることを確認してください

PyTorch ニューラルネットワークで x を使用して y を予測したいのですが、たとえば、 x = torch.tensor([[6,2],[5,2],[1,3],[7,6]]).float() y = torch… 続きを読むモデルのフィッティングと予測の両方の機能を持つ pytorch ニューラルネットクラスを作成する

class Detect(nn.Module): stride = None # ビルド中に計算されたストライド onnx_dynamic = False # ONNX エクスポートパラメータ export = Fal… 続きを読む self.anchors が自己ではない方法。 __init__ で宣言されていますが、メソッドで使用されていますか?

random_split() を使用しています dataset_train, dataset_valid = random_split(dataset, [int(len(dataset) * 0.8), int(len… 続きを読むデータローダーの pytorch サブセットはデータ数を減らします

テンソル [C, H, W] があります。ここで、C はチャネル数です (3 である必要はありません)。インデックスを持つ別の配列があり、それらのインデックスでピクセルを読み取り、別の画像に書き込みたいと考えています。… 続きを読む PyTorch – 各画像チャネルから単一のピクセルを読み取り、別の画像に書き込みます

CIFAR-10 でトレーニングしたいのですが、200 エポックとします。これは私のオプティマイザです: optimizer = optim.Adam([x.requires_grad の場合、model.parame… 続きを読む OneCycleLR の使用方法

モジュールを定義したいとします。このモジュールでは、__init__() 関数は input_dim を知らなくても self.weight という Parameter を作成します。モジュール。私の質問は、最初に fo… 続きを読む PyTorch: ディメンションを指定せずにパラメーターを作成する方法

2 つの深層学習モデル A と B があり、B は A の予測結果で個別にトレーニングされます。 B モデルをトレーニングするために、A の予測結果を B の入力として使用したいと考えています。これは、2 つのモデル… 続きを読む pytorch でモデルを結合するときのデータセット入力