给出大小为<code>[n,n,d]</code>的张量<strong> T </strong>，索引大小为<code>[m,2]</code>的索引<strong> I </strong>和特
我正在尝试使用MC Dropout为pytorch上的图像分类任务计算熵以测量模型的不确定性，我已经使用样本均值out
在使用pytorch时，我想在损失函数中使用类特征中心。但是当我计算中心时，GPU内存不足。我该如何解决
我阅读了一些使用“自举交叉熵损失”训练其分割网络的论文。这个想法是只关注最困难的k％（例如15
我正在使用pytorch制作具有4个过程的A3C，如下代码所示。
但是令我惊讶的是，在训练A3C动作值时，
我正在尝试将两个张量<code>A.shape=(64,16,16)</code>和<code>B.shape=(64,16,16)</code>堆叠成形状为<code>C.shape=(1,128,16,
<pre><code>all</code></pre>
将vocab.txt，special_tokens_map.json和tokenizer_config.json保存到我的输出目录中，
可用的火
我有一个函数，可以根据对应于平均值的矩阵和对应于方差值的另一个矩阵，为我提供每种类别的概率
给出两个帧img1和img2。如果我们知道两个帧之间的前向光流flo1（img1 + flo1 = img2），如何计算其反向光流fl
我正在使用<a href="https://arxiv.org/abs/2004.05150" rel="nofollow noreferrer">Longformer</a>对<strong>文档文本二进制分类
我试图使用“ pip install pytorch-pretrained-bert”，但是遇到了一个看不见的问题。它说不满意botocore的版本。
我有一个模型，该模型具有不同的循环部分，而其他部分则严格非循环部分。对于我的训练过程，我需
我到处都看过，但找不到我想要的东西。基本上，MNIST数据集的图像像素值在<code>[0, 255]</code>范围内。人
<h2>背景</h2>
在机器学习中，通常要处理高维数据。例如，在卷积神经网络（CNN）中，每个输入图像的尺
对不起，我不知道，我不知道在哪里找到解决方案。
我正在使用两个网络来构造两个嵌入，我有一个二
我要在网络中放置两个不同大小的张量。<br/>
<pre><code>C = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=1, stride=2)
TC = nn.ConvTran
我正在尝试从Docker容器内部使用GPU。我正在Ubuntu 18.04上使用版本19.03的Docker。
如果我运行nvidia-smi，
我正在上UMich的在线计算机视觉课程，对PyTorch还是陌生的。分配问题之一是关于批矩阵乘法，我们必须
我正在尝试建立一个系统，该系统可以根据请求训练深度模型。用户进入我的网站，单击一个按钮，然
说我有一个conv2d图层，我知道它是线性图层的特例，如何将Conv2d图层转换为线性图层？ （火炬）
例如以
