pytorch पर टैग किए गए जवाब

मैं view()निम्नलिखित कोड स्निपेट में विधि के बारे में उलझन में हूं । 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.Linear(16*5*5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) …

207 python  memory  pytorch  torch  tensor 

मैं PyTorch में एक प्रशिक्षित मॉडल को बचाने के लिए वैकल्पिक तरीकों की तलाश कर रहा था। अब तक, मुझे दो विकल्प मिल गए हैं। एक मॉडल को बचाने के लिए torch.save () और एक मॉडल को लोड करने के लिए torch.load () । model.state_dict () एक प्रशिक्षित मॉडल को …

193 python  serialization  deep-learning  pytorch  tensor 

मैं जानना चाहूंगा कि क्या pytorchमेरे GPU का उपयोग किया जा रहा है। यह पता लगाना संभव है nvidia-smiकि क्या प्रक्रिया के दौरान GPU से कोई गतिविधि है, लेकिन मुझे pythonस्क्रिप्ट में कुछ लिखा जाना चाहिए । क्या ऐसा करने का कोई तरीका है?

160 python  memory-management  gpu  nvidia  pytorch 

क्या कोई तरीका है, मैं एक मॉडल के सारांश को प्रिंट कर सकता हूं जैसे कि केरेस में model.summary()विधि क्या है? Model Summary: ____________________________________________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # Connected to ==================================================================================================== input_1 (InputLayer) (None, 1, 15, 27) 0 ____________________________________________________________________________________________________ convolution2d_1 (Convolution2D) (None, 8, 15, 27) 872 input_1[0][0] ____________________________________________________________________________________________________ …

125 python  pytorch 

मैं PyTorch के प्रलेखन के माध्यम से पढ़ रहा हूं और एक उदाहरण मिला जहां वे लिखते हैं gradients = torch.FloatTensor([0.1, 1.0, 0.0001]) y.backward(gradients) print(x.grad) जहाँ x एक प्रारंभिक चर था, जिसमें से y (3-वेक्टर) का निर्माण किया गया था। सवाल यह है कि ग्रेडिएंट टेंसर के 0.1, 1.0 और …

112 neural-network  gradient  pytorch  torch  gradient-descent 

zero_grad()प्रशिक्षण के दौरान विधि को बुलाया जाना चाहिए। लेकिन प्रलेखन बहुत उपयोगी नहीं है | zero_grad(self) | Sets gradients of all model parameters to zero. हमें इस पद्धति को कॉल करने की आवश्यकता क्यों है?

112 python  neural-network  deep-learning  pytorch  gradient-descent 

PyTorch में एक नेटवर्क में वज़न और पूर्वाग्रह (उदाहरण के लिए, वह या ज़ेवियर इनिशियलाइज़ेशन) के साथ कैसे आरंभ करें?

106 python  neural-network  deep-learning  pytorch 

मैं दोहराने की कोशिश कर रहा था कि rnn के लिए चर-लंबाई अनुक्रम इनपुट के लिए पैकिंग का उपयोग कैसे करें लेकिन मुझे लगता है कि मुझे यह समझने की आवश्यकता है कि हमें अनुक्रम को "पैक" करने की आवश्यकता क्यों है। मैं समझता हूं कि हमें उन्हें "पैड" करने …

99 deep-learning  pytorch  recurrent-neural-network  tensor  zero-padding 

मैं जीथब (लिंक) पर एक LSTM भाषा मॉडल के इस उदाहरण से गुजर रहा था । यह सामान्य रूप से मेरे लिए बहुत स्पष्ट है। लेकिन मैं अभी भी समझने में संघर्ष कर रहा हूं कि कॉलिंग क्या contiguous()करता है, जो कोड में कई बार होता है। उदाहरण के लिए, …

95 neural-network  deep-learning  lstm  pytorch  contiguous 

सुन्न में, हम ndarray.reshape()एक सरणी को फिर से व्यवस्थित करने के लिए उपयोग करते हैं। मैंने देखा कि पाइटोरेक में, लोग torch.view(...)एक ही उद्देश्य के लिए उपयोग करते हैं, लेकिन एक ही समय में, एक torch.reshape(...)मौजूदा भी है । इसलिए मैं सोच रहा हूं कि उनके बीच क्या अंतर हैं …

93 pytorch 

मैं निम्नलिखित सीएनएन को निम्न प्रकार से प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे .cuda () के बारे में एक ही त्रुटि मिलती रही है और मुझे यकीन नहीं है कि इसे कैसे ठीक किया जाए। यहाँ अब तक मेरे कोड का एक हिस्सा है। import matplotlib.pyplot as …

11 python  machine-learning  gpu  pytorch 

मैं एक न्यूरल नेट मॉडल के मापदंडों को अपडेट / बदलने की कोशिश कर रहा हूं और फिर अपडेटेड न्यूरल नेट के फॉरवर्ड पास होने पर कंपीटिशन ग्राफ (चाहे हम कितने भी बदलाव / अपडेट करें) हो। मैंने इस विचार की कोशिश की, लेकिन जब भी मैं इसे करता हूं …

10 python  machine-learning  neural-network  pytorch