pytorch

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    pytorch中为什么grad_output requires_grad是False？

    这里是customLayer.py。 我很困惑以下的事情： 内层的输入不是一个变量。然后在backward它变成一个变量，并要求梯度。为什么？ grad_output是一个变量，但require_grad是False。为什么不是真的？ 在我的自定义图层中，我需要自定义向前和向后的操作。这很复杂。看到相同的链接。我已经在其中发布了问题。
    pytorch 2017-10-22

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    pip安装Pytorch for usr/bin/python

    我在我的Mac上设置了Malmo，并陷入困境。我使用的是Malmo-0.17.0-Mac-64bit，python 2.7，macOS Sierra。 正如在Malmo安装说明中所述，mac用户需要使用位于/ usr/bin/python上的默认mac python来运行python脚本。我的目标是实现一个神经网络Pytorch并做一些实验。但是，当我运行命令/usr/bin/python -m
    python macos neural-network pytorch malmo 2017-10-28

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    DataLoader中的Pytorch RNN内存分配错误

    我在Pytorch中编写了一个RNN。 我有下面的代码行： data_loader = torch.utils.data.DataLoader( data, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=args.num_workers, drop_last=True) 如果我设置nu
    pytorch 2017-10-28

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    Pytorch张量如何得到具体值的索引

    在python列表中，我们可以使用list.index(somevalue)。 pytorch如何做到这一点？ 例如： a=[1,2,3] print(a.index(2)) 然后，1将输出。 pytorch tensor如何在不将其转换为python列表的情况下执行此操作？
    python pytorch 2017-12-18

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    为什么PyTorch中的嵌入实现为Sparse Layers？在PyTorch

    Embedding图层“图层疏”中列出的限制： 请记住，只有优化的数量有限支持稀疏梯度：目前它的optim.SGD（CUDA和CPU），和Optim .Adagrad（cpu） 这是什么原因？例如在Keras中，我可以使用任何优化器来训练带有嵌入层的体系结构。
    neural-network deep-learning pytorch 2017-12-18

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    如何用PyTorch中的矢量乘以矩阵

    我正在玩弄PyTorch，目的是学习它，而且我有一个非常愚蠢的问题：如何将矩阵乘以单个矢量？ 这是我已经试过： >>> import torch >>> a = torch.rand(4,4) >>> a 0.3162 0.4434 0.9318 0.8752 0.0129 0.8609 0.6402 0.2396 0.5720 0.7262 0.7443 0.0425 0.4561
    pytorch 2017-12-18

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    使用Pytorch加速PSO算法？

    我已经实施了PSO算法使用PyTorch,torch.cuda.FloatTensor。 我设法加速了2次，但我期待的不止于此。 它认为步骤检查限制(line 41-55)和参数更新(line 58-72)是原因。有一个“GPU任何”这样做？ 有是我的代码： import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dty
    python pytorch 2017-12-18

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    如何在对比余弦损失函数中使用ByteTensor？

    我试图在PyTorch中的http://anthology.aclweb.org/W16-1617中实现丢失函数。它如下所示： 我实现损失如下： class CosineContrastiveLoss(nn.Module): """ Cosine contrastive loss function. Based on: http://anthology.aclweb.
    python neural-network deep-learning pytorch 2017-11-04

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    pytorch中隐藏单元的动态添加

    我试图在我训练它时动态添加隐藏单元到3层神经网络（输入，隐藏，输出）。我想保持网络的一部分受过训练的权重，因为我添加新的隐藏units.This是我的代码， class my_network(torch.nn.Module): def __init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim): super(my_network,self).
    python neural-network pytorch 2017-12-27

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    AttributeError的：“CrossEntropyLoss”对象有没有属性“落后”

    我试图培养一个非常基本的CNN上CIFAR10数据集，并得到以下错误： AttributeError的：“CrossEntropyLoss”对象有没有属性“落后” criterion =nn.CrossEntropyLoss optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9) for epoch in range(2): #
    python neural-network deep-learning conv-neural-network pytorch 2017-11-25
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