如何从图像列表开始加载数据集
我有一个服务可以从另一个服务(我们称其为服务B)接收二进制格式的图像： from PIL import Image img_list = [] img_bin = get_image_from_service_B() image = Image.open(io.BytesIO(img_bin)) # Convert bytes to image using PIL 当使用PIL成功转换
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如何更改 Pytorch 数据集的大小?
假设我正在从 torchvision.datasets.MNIST 加载 MNIST，但我只想加载总共 10000 张图像，我将如何对数据进行切片以将其限制为仅一些数据点?我知道 DataLoader 是一个生成器，可以生成指定批量大小的数据，但是如何对数据集进行切片呢? tr = datasets.MNIST('../data', train=True, download=True, tran
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如何在 docker 映像中安装 python 模块?
我有一个名为:Image 的图像和一个名为:container 的运行容器.我想安装 pytorch 和 anacoda.最简单的方法是什么?我是否必须更改 dockerfile 并构建新映像?非常感谢. 解决方案 是的，最好的办法是构建你的图像，使其包含 python 模块. 这是一个例子.我使用构建依赖项构建图像: $ docker build -t oz123/alpine-
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Torch 中的 view() 和 unsqueeze() 有什么区别?
使用unsqueeze(): input = torch.Tensor(2, 4, 3) # input: 2 x 4 x 3print(input.unsqueeze(0).size()) # 打印 - torch.size([1, 2, 4, 3]) 使用视图(): input = torch.Tensor(2, 4, 3) # input: 2 x 4 x 3打印(input.view
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如何在 docker 镜像中安装 python 模块?
我有一个名为:Image 的图像和一个名为:container 的正在运行的容器.我想安装 pytorch 和 anacoda.最简单的方法是什么?我是否必须更改 dockerfile 并构建新映像?非常感谢. 解决方案 是的，最好的方法是构建您的图像，使其包含 Python 模块. 这是一个例子.我使用构建依赖项构建了一个映像: $ docker build -t oz123/a
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Torch.cuda.is_available() 不断切换到 False
我尝试了几种解决方案，这些解决方案暗示了当 CUDA GPU 可用且安装了 CUDA 但 Torch.cuda.is_available() 返回 False 时该怎么做.他们确实提供了帮助，但只是暂时的，这意味着 torch.cuda-is_available() 报告了 True，但过了一段时间，它又切换回了 False.我使用的是 CUDA 9.0.176 和 GTX 1080.我应该怎么做
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通过 Conda 安装 PyTorch
目标:使用 pytorch 和 torchvision 创建 conda 环境.Anaconda 导航器 1.8.3、python 3.6、MacOS 10.13.4. 我尝试过的: 在 Navigator 中，创建了一个新环境.尝试安装 pytorch 和 torchvision，但无法安装，因为 UI 搜索包没有找到任何与 pytorch、torch、torchvision 或类似
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Pytorch 运行时错误:参数 #1“索引"的预期张量具有标量类型 Long；但是得到了 CUDAType
我正在尝试在我的计算机上重新执行一个 GitHub 项目以使用嵌入进行推荐，目标是首先嵌入存在于 movieLens 数据集中的用户和项目，然后使用内积来预测评分，当我完成所有组件的集成，我在训练中出错. 代码: from lightfm.datasets import fetch_movielens电影镜头 = fetch_movielens()ratings_train, rating
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PyTorch 和 Torch 是什么关系?
有两个 PyTorch 存储库: https://github.com/hughperkins/pytorch https://github.com/pytorch/pytorch 第一个显然需要 Torch 和 lua 并且是一个包装器，但第二个除了它的名称外没有对 Torch 项目进行任何引用. 它与Lua Torch有什么关系? 解决方案 这里是 pytorch
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名称 '_C' 未定义 pytorch+jupyter notebook
我有一些使用 pytorch 的代码，它们在我的 IDE (pycharm) 中运行良好. 为了研究，我尝试从 jupyter notebook 运行它. 笔记本中的代码: from 算法导入 Argparser从算法导入会话定义主():打印(“主要开始")args = Argparser.parse()会话 = 会话(参数)session.run() 包看起来像: |-算法|-
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“解压"是什么意思在 Pytorch 中做什么?
我无法理解 PyTorch 文档 中的示例如何对应解释: 返回一个新的张量，其尺寸为 1，插入到指定位置.[...] >>>x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])>>>torch.unsqueeze(x, 0)张量([[ 1, 2, 3, 4]])>>>torch.unsqueeze(x, 1)张量([[ 1],[2],[3],[4]]) 解决方案 如果你看前
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pytorch，AttributeError:模块“torch"没有属性“Tensor"
我在装有 CentOS Linux 7.3.1611(核心)操作系统的计算机上使用 Python 3.5.1. 我正在尝试使用 PyTorch 并且我正在开始使用 本教程. 不幸的是，示例的 #4 行造成了麻烦: >>>火炬.Tensor(5, 3)回溯(最近一次调用最后一次):文件“"，第 1 行，在 中AttributeError: 模块“torc
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“观"是怎样炼成的方法在 PyTorch 中有效吗?
我对以下代码片段中的方法 view() 感到困惑. class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)self.pool = nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)self.fc1 = nn.
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树莓派上的 Libtorch 无法加载 pt 文件，但可以在 ubuntu 上工作
我正在尝试在 Raspberry PI 上使用 libtorch 构建 C++ 程序.该程序正在 Ubuntu 上运行，但在 Raspberry 上构建时出现以下错误: error: 使用已删除的函数“void torch::jit::script::Module::operator=(const torch::jit::script::Module&)"在/usr/include/torch/
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如何加载和使用 PyTorch (.pth.tar) 模型
我对 Torch 不是很熟悉，我主要使用 Tensorflow.但是，我需要使用在 Torch 中重新训练的重新训练的初始模型.由于为我的特定应用程序重新训练初始模型需要大量计算资源，我想使用已经重新训练的模型. 此模型保存为 .pth.tar 文件. 我希望能够首先加载这个模型.到目前为止，我已经能够弄清楚我必须使用以下内容: model = torch.load('iNat_20
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在 pytorch 中执行卷积(非互相关)
我有 一个网络，我想在 pytorch 中实现它，我似乎无法弄清楚如何实现“纯"卷积.在 tensorflow 中，它可以这样完成: def conv2d_flipkernel(x, k, name=None):返回 tf.nn.conv2d(x,flipkernel(k),name=name,步幅=(1, 1, 1, 1), padding='SAME') flipkernel 函数是:
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如何在循环中为 pytorch 神经网络中的层创建变量名称
我正在 PyTorch 中实现一个简单的前馈神经网络 newtork.但是我想知道是否有更好的方法来向网络添加灵活的层数?也许通过在循环中命名它们，但我听说那是不可能的? 目前我是这样做的 导入火炬将 torch.nn 导入为 nn导入 torch.nn.functional 作为 F类网络(nn.Module):def __init__(self, input_dim, output_d
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如何检查两个 Torch 张量或矩阵是否相等?
我需要一个 Torch 命令来检查两个张量是否具有相同的内容，如果它们具有相同的内容则返回 TRUE. 例如: local tens_a = torch.Tensor({9,8,7,6});本地 tens_b = torch.Tensor({9,8,7,6});如果 (tens_a EQUIVALENCE_COMMAND tens_b) 那么 ... 结束 我应该在这个脚本中使用什么来代
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从应用引擎访问计算引擎
我有一个在 Compute Engine 上运行的实例，它使用 Torch 来预测图像中的对象.我想制作一个简单的 Web 界面，用户可以使用它上传图像，将图像发送到服务器(计算引擎)，预测对象并将列表返回给用户.在我的计算引擎 (Ubuntu 14.04) 中，这行代码用于预测图像中的对象.(所有其他设置都已在计算引擎中完成.) th eval.lua -model/path/to/model
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Torch7 Lua，加载模块“libpaths"时出错(Linux)
我是 TORCH LDT 的新用户.我在加载模块“libpaths"(在 Ubuntu 上)时遇到问题.错误日志是: 线程“main"中的异常com.naef.jnlua.LuaRuntimeException:错误从文件加载模块“libpaths"'/usr/local/lib/lua/5.1/libpaths.so':/usr/local/lib/lua/5.1/libpaths.so:
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