当尝试在GPU上运行PyTorch时，我收到一条奇怪的神秘错误消息：“设备端断言已触发”。
例如，如
我抛出了此错误，但不幸的是，找不到任何建议可以解决我的问题。
该错误来自我的pytorch数据加载器，
我不熟悉Torch，也不熟悉LSTM，我正在为具有以下数据结构的数据集进行时间序列销售预测：
<a href="https:/
pytorch代码如下。前一个时期计算出的变量如何用于
在下一个时期计算损失函数？
<pre><code>for epoch in
我正在使用<code>PyTorch</code>来执行优化问题，该问题正在寻找一组权重<code>w</code>，以便可以使用<code>x</c
我正在尝试在Django应用中运行PyTorch模型。由于不建议在视图中执行模型（或任何长时间运行的任务），
<pre><code>import torch
a = torch.randn(2, 2)
a = ((a * 3) / (a - 1))
print(a)
</code></pre>
输出为：
<pre><code>tensor([[ -0.72
关于pytorch的代码如下，它是关于派生的，我认为输出是18，但它是4.5，我不知道为什么：
<pre><code>I th
我需要一些帮助。我正在尝试制作一个自定义的CNN，该CNN应该接受一个通道图像并进行二进制分类。这
基本上这是VGG-16模型，我已经进行了转移学习并且对模型进行了微调，我在2周前对模型进行了训练，发
我使用以下函数将预先训练的tf模型转换为pytorch。
<pre><code>def convert_tf_checkpoint_to_pytorch(*, tf_checkpoint_p
我有一个网络，该网络输出大小为<code>(batch_size, max_len, num_classes)</code>的3D张量。我的真实真理是<code>(bat
我的下张量具有以下形状
<pre><code> seq = dataset['features'][...]
print(f'shape of seq before unsequeez
我刚刚训练了一个模型，现在对具有不同大小和类型（.tif 、、 bmp和.PNG）的自定义图像执行迭代。
<p
当我运行此功能时：
<pre><code>def evaluate(model, dataloader, calc_loss=False):
'''
Helper function to get class
我从<a href="https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/sequence_models_tutorial.html#highlight" rel="nofollow noreferrer">here</a>略
当我创建一个PyTorch DataLoader并开始进行迭代时，我得到了一个非常慢的第一个时期（x10--x30慢于所有下一
我有以下代码：
<pre><code>import torch
d = 2
n = 50
X = torch.randn(n,d)
z = torch.tensor([[-1.0], [2.0]])
y = X @ z
X.size()
我只是想尝试使用PyTorch库训练ResNet18模型。训练数据集包含25,000张图像。因此，即使第一个纪元也要花
我正在用cupy用pytorch运行cuda代码。
我的环境是
ubuntu 20，anaconda-python 3.7.6，nvidia-driver 440，cuda 10.2，
