pytorch पर टैग किए गए जवाब

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पाइरॉच बनाम टेन्सरफ्लो फोल्ड
PyTorch और Tensorflow Fold दोनों ही गहन शिक्षण ढाँचे हैं जो उन स्थितियों से निपटने के लिए हैं जहाँ इनपुट डेटा में गैर-समान लंबाई या आयाम हैं (यानी, ऐसी स्थितियाँ जहाँ डायनेमिक ग्राफ़ उपयोगी या आवश्यक हैं)। मैं जानना चाहूंगा कि वे किस तरह की तुलना करते हैं, प्रतिमानों के …

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Pytorch में torch.no_grad का क्या उपयोग है?
मैं pytorch में नया हूं और इस github कोड के साथ शुरू हुआ हूं । मुझे कोड में लाइन 60-61 में टिप्पणी समझ नहीं आ रही है "because weights have requires_grad=True, but we don't need to track this in autograd"। मैं समझ गया कि हम requires_grad=Trueउन चरों का उल्लेख करते …
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पाइरॉच बनाम टेन्सरफ्लो उत्सुक
में tensorflow की रात को अपने बनाता है गूगल ने हाल ही शामिल उत्सुक मोड, पहुँच tensorflow गणना क्षमताओं के लिए एक अनिवार्य एपीआई। टेट्राफ़्लो उत्सुक पियर्टोच की तुलना कैसे करते हैं? तुलना को प्रभावित करने वाले कुछ पहलू निम्न हो सकते हैं: अपने स्थिर ग्राफ विरासत (जैसे नोड्स में …

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बहुत लंबे समय तक प्रशिक्षण के दौरान एडम ऑप्टिमाइज़र के साथ अजीब व्यवहार
मैं 64 बेतरतीब ढंग से उत्पन्न डेटा बिंदुओं पर एक एकल अवधारणात्मक (1000 इनपुट इकाइयों, 1 आउटपुट, कोई छिपी हुई परतों) को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं एडम ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करके पाइटोरेक का उपयोग कर रहा हूं: import torch from torch.autograd import Variable torch.manual_seed(545345) N, D_in, …

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एक कृत्रिम न्यूरॉन नेटवर्क (एएनएन) जिसमें एक मनमाना संख्या में इनपुट और आउटपुट होते हैं
मैं अपनी समस्या के लिए ANN का उपयोग करना चाहूंगा, लेकिन समस्या मेरे इनपुट की है और आउटपुट नोड संख्या निश्चित नहीं हैं। मैंने अपना प्रश्न पूछने से पहले कुछ Google खोज की और पाया कि RNN मेरी समस्या में मदद कर सकता है। लेकिन, सभी उदाहरण जो मुझे मिले …
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