我正在尝试使用MC Dropout方法和此链接中提出的解决方案来计算图像分类任务的每个数据集的熵，以测量
我有一个Torch张量<code>z</code>，我想将一个转换矩阵<code>mat</code>应用于<code>z</code>，并使输出的大小与<cod
我通过pytorch创建了2张图片的2张蒙版，
<pre><code>self.img_m = self.mask * self.img_truth
x = self.mask * self.img_m
y =
我有一个程序，该程序使用与pytorch一起使用分布式数据并行来执行muti-gpu并行性。
该脚本可以通过<code>C
我想在两个具有不同输入和目标的相关数据集上建立多任务学习模型。这两个任务是共享较低级别的层
我已经在一些图像上训练了UNet模型，但是现在，我想提取模型的编码器部分。我的UNet具有以下架构：</p
我正在编写一个接受浮点标准偏差值并返回内核作为列向量的代码。
但是，当我运行代码时，看起
我需要加载时间序列数据集来训练网络。当我从原始数据中提取这些<code>train_x_0.npy</code>文件时，由于内
我是pytorch的初学者。我在github上看到一些深度学习模型具有model.train（），有些没有，但是它们可以正
这是有关<code>torch.einsum</code>在GPU中内部工作的查询。我知道如何使用<code>einsum</code>。它执行所有可能的
<strong>我想将Xavier初始化添加到我的神经网络的第一层，但是在此类中出现错误：</strong>
<pre><code>cla
所以我试图运行我的对象检测程序，并且不断收到以下错误消息：
AssertionError：火炬未在启用CUDA
在PyTorch中自动广播的<a href="https://pytorch.org/docs/stable/notes/amp_examples.html" rel="nofollow noreferrer">docs</a>（另请
我正在跟踪一个<a href="https://github.com/bentrevett/pytorch-sentiment-analysis/blob/master/6%20-%20Transformers%20for%20Sentiment
我正在创建PyTorch C ++扩展，经过大量研究，我不知道如何索引张量和更新其值。我发现了如何使用<code>da
我正在尝试将PyTorch脚本转换为Tensorflow。
这种情况。
<pre><code>>>> a=np.random.rand(500,500)
>>>
我正在为pytorch编写c ++扩展，在其中我需要按索引访问张量的元素，并且还需要将元素转换为标准c ++类
在Windows 10上，如果直接创建GPU张量，则可以成功释放其内存。
<pre><code>import torch
a = torch.zeros(300000000,
我已经使用PyTorch神经网络已有一段时间了。我决定要添加一个置换特征重要性评分器，这开始引起一些
我想使用pytorch或Tensorflow优化算法（如Adam）优化参数vector，gamma和v。下面的代码是我的成本函数，相对
