Результаты поиска по запросу "pytorch"
https://github.com/pytorch/pytorch/issues/6098
учаю эту ошибку при запуске сценария в Ubuntu 16.04. Пожалуйста, потерпите меня, я новичок в Python, я проверил уже имеющиеся варианты в Интернете, но я не мог это исправить. RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal ...
Именно так! Я забыл упомянуть об этом явно, но на самом деле AutoDiff строит график, который затем повторяется. Обратите внимание, что в правиле многомерной цепочки есть еще несколько деталей, которые также охватываются графом, но не упоминаются в ответе (в частности, если у вас есть несколько путей от x до z, скажем, через две разные переменные y1 и y2. Тогда ваша производная будет быть: dx / dz = dx / dy1 * dy1 / dz + dx / dy2 * dy2 / dz.
росто любопытно узнать, как PyTorch отслеживает операции над тензорами (после.requires_grad устанавливается какTrue и как он позже рассчитывает градиенты автоматически. Пожалуйста, помогите мне понять идею позадиautograd, Благодарю.
@ blue-phoenox, добро пожаловать
ю, что можно заморозить отдельные слои в сети, например, чтобы обучить только последние слои предварительно обученной модели. То, что я ищу, - это способ применения определенных уровней обучения к различным слоям. Так, например, очень низкая ...
Я надеюсь, что это помогает и извините за путаницу.
мер, у меня есть сеть, которая принимает тензор [N, 7] (N - это число образцов) в качестве входных данных, а тензор [N, 4] - в качестве выходных данных, а «4» представляет вероятности различных классов. А метки обучающих данных имеют форму ...
Спасибо за разъяснения. Да, я сделал то же самое вчера. Установил ту же версию CUDA отдельно, также cuDNN и установил путь для CUDA HOME, и это сработало. Но требовался ли cuDNN?
ановил Pytorch через Конда с CUDA 7,5 conda install pytorch=0.3.0 cuda75 -c pytorch >>> import torch >>> torch.cuda.is_available() TrueЯ не делал никаких других установок для CUDA, кроме этого, так как похоже, что Pytorch поставляется с ...
Отличный ответ - большое спасибо!
ясь узнать, как работает pytorch, я пытаюсь выполнить оценку максимального правдоподобия некоторых параметров в многомерном нормальном распределении. Однако, похоже, он не работает ни для одного из параметров, связанных с ковариацией. Итак, мой ...
@Jatentaki Чтобы уточнить, я имел в виду разницу между двумя случаями в записной книжке IPython. Один, где я загружаю значения как тип 'float32' (приводит к значениям Черный 0 - Белый 255), делит значения на стандартное и среднее значения набора данных (33 и 78), а другой, где я загружаю значения как тип ' uint8 '(приводит к значениям Black 0 - White 1) и разделите значения на стандартное и среднее значения в этом представлении (0,13 и 0,30).
ного новичок в этой области и поэтому решил работать над набором данных MNIST. Я в значительной степени адаптировал весь ...
Помимо этого, вы можете представить нам немного меньший пример и немного подробнее определить вашу проблему. Если что-то не так, оставьте комментарий с подробным объяснением проблемы (например, почему вы полагаете, что ваша реализация неверна).
код пытается использовать пользовательскую реализацию dropout: %reset -f import torch import torch.nn as nn # import torchvision # import torchvision.transforms as transforms import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as ...
Поэтому я реализовал код, как вы предложили. Это не сходится на Cartpole, что является неожиданным. Хуже того, если я заставлю актера ничего не изучать, просто критик даже не сойдет с правильной функцией значения статической политики. Я вроде не в курсе, как это отладить ... Я добавил полный код как редактирование к исходному вопросу
у реализовать следующий алгоритм, взятый изэта книга, раздел 13.6 [http://incompleteideas.net/book/bookdraft2017nov5.pdf]: [/imgs/YxBlr.png] Я не понимаю, как реализовать правило обновления в pytorch (правило для w довольно похоже на правило ...