如何在nn.LSTM pytorch中进行R2评分
在nn.LSTM pytorch中进行R2评分的方法如下：
- 首先，确保你已经导入了必要的库和模块，包括torch和torch.nn。
- 定义一个LSTM模型，可以使用nn.LSTM类来创建一个LSTM层。例如：
import torch
import torch.nn as nn
class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
super(LSTMModel, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out在这个例子中，我们定义了一个LSTM模型，其中包含一个LSTM层和一个全连接层。
- 准备数据集并进行预处理。这包括加载数据、划分训练集和测试集、标准化等操作。
- 实例化LSTM模型，并将其移动到适当的设备上（如GPU）。
input_size = 1
hidden_size = 32
num_layers = 2
output_size = 1
model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)
model.to(device)- 定义损失函数和优化器。对于回归问题，可以使用均方误差（MSE）作为损失函数，使用随机梯度下降（SGD）或Adam优化器进行参数更新。
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)- 进行模型训练。使用训练数据迭代多个epoch，每个epoch中进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()- 进行模型评估。使用测试数据进行前向传播，并计算R2评分。
model.eval()
with torch.no_grad():
predicted = model(test_inputs)
r2_score = 1 - (torch.sum((predicted - test_labels) ** 2) / torch.sum((test_labels - torch.mean(test_labels)) ** 2))
print("R2 Score: {:.2f}".format(r2_score.item()))在这个例子中，我们使用torch.mean计算了测试标签的均值，并使用torch.sum计算了预测值和测试标签之间的平方差的总和。然后，我们使用这些值计算了R2评分。
这是一个基本的在nn.LSTM pytorch中进行R2评分的方法。根据具体的应用场景和数据集特点，你可能需要进行一些调整和优化。
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3回答
在PyTorch中，我们可以通过多种方式定义体系结构。在这里，我想使用Sequential模块创建一个简单的LSTM网络。
在Lua的火炬里，我通常会说：
model = nn.Sequential()
model:add(nn.SplitTable(1,2))
model:add(nn.Sequencer(nn.LSTM(inputSize, hiddenSize)))
model:add(nn.SelectTable(-1)) -- last step of output sequence
model:add(nn.Linear(hiddenSize, classes_n))
但是，在Py
浏览 4提问于2017-05-23得票数 6
我在PyTorch中有一个序列模型： model = nn.Sequential(
nn.Embedding(alphabet_size, 64),
nn.LSTM(64, ...),
nn.Flatten(),
nn.Linear(...),
nn.Softmax()
) 我想强制批量大小到嵌入层： nn.Embedding(alphabet_size, 64) 在Keras中： Embedding(alphabet_size, 64, batch_input_shape=(batch_size, ti
浏览 46提问于2020-11-30得票数 1
我是这个领域的新手，所以我仍然不了解PyTorch LSTM中的batch_first。我尝试了别人向我推荐的代码，当batch_first = False时，它对我的训练数据起作用，它为官方LSTM和手动LSTM产生相同的输出。但是，当我更改batch_first =True时，它不再产生相同的值，而我需要将batch_first更改为True，因为我的数据集形状是张量(批次，序列，输入大小)。当batch_first = True时，手动LSTM的哪个部分需要更改才能产生与官方LSTM相同的输出？以下是代码片段： import numpy as np
import torch
impor
浏览 83提问于2021-09-23得票数 0
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我是深度学习的新手，目前正在使用LSTM进行语言建模。我正在看pytorch文档，被它搞糊涂了。
如果我创建一个
nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
当hidden_size =4和num_layers = 2时，我想我会有一个类似如下的架构：
op0 op1 ....
LSTM -> LSTM -> h3
LSTM -> LSTM -> h2
LSTM -> LSTM -> h1
LSTM -> LSTM -> h0
x0 x1 .....
如果我做像这样的事情
nn.LST
浏览 9提问于2018-03-12得票数 18
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因此，我知道如何在Pytorch中使用LSTM。但是，您只能为LSTM中的所有层指定一个hidden_size，这让我很不爽。如下所示： lstm = nn.LSTM(input_size=26, hidden_size=128, num_layers=3, dropout=dropout_chance, batch_first=True) 因此，对于所有三层，大小将为128。但是，是否真的没有办法说，例如，第一层应该是128，第二层是32，第三层是128？如果我在文档中遗漏了什么，或者你知道一个解决办法，请让我知道，谢谢！
浏览 26提问于2020-09-22得票数 0
简单的问题。我希望看到LSTM的初始化参数。我怎么看？我是否需要总是将lstm放在模型中才能看到params？
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
torch.manual_seed(1)
torch.__version__
lstm = nn.LSTM(3, 3)
lstm.weight_ih_l
跟踪(最近一次调用) in () 9 lstm = nn.LSTM(3，3) 10 -> 11 lstm.weight_
浏览 1提问于2019-02-21得票数 1
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我是Pytorch的新手，在图像字幕中有一个疑问。在DcoderRNN类中，lstm被定义为，
self.lstm = nn.LSTM(embed_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
在forward函数中，
embeddings = self.embed(captions)
embeddings = torch.cat((features.unsqueeze(1), embeddings), 1)
我们首先嵌入字幕，然后将嵌入与EncoderCNN中的上下文功能连接起来，但是连接增加了嵌入大小，我们如何将其转发到lstm？因为ls
浏览 4提问于2018-03-03得票数 1
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1回答
我试图为文本分类问题实现一个BiLSTM层，并为此使用PyTorch。
self.bilstm = nn.LSTM(embedding_dim, lstm_hidden_dim//2, batch_first=True, bidirectional=True)
lstm_out, (ht, ct) = self.bilstm(embeddings)
现在，在一些例子中(我在互联网上看到)，人们正在通过ht通过Linear层并生成输出。有些人也在使用lstm_out。现在我有两个问题-
对于文本分类，应该使用哪一种？
如果我使用ht，对于bidirectional=True来说，它是形状的(2,
浏览 0提问于2021-04-29得票数 0
1回答
我发现在PyTorch中使用GPU的k-意思实现比CPU快30倍。是否有任何方法(如轮廓评分，邓恩指数，.)最好在使用GPU的PyTorch中实现？
浏览 9提问于2022-01-10得票数 0
目前，我正在学习如何将与pytorch一起使用，并不得不询问该功能是如何工作的。
基本上，我试图给我的数据集矩阵( my )提供数据。由于数据集是一个矩阵，所以我想用Dataloader(utils.data.Dataset).递归地(作为时间步骤)将数据集输入LSTM网络。
我感到困惑的是input(seq_len，批处理的大小，input_size)
假设我要用batch_size=10获得我的batch_size=10，为了用正确的形式生成train_loader，我必须将以前的(Len)大小变成(Len)的大小，包括可以简单地转换为(M/seq_len，seq_len，N)的seque
浏览 7提问于2019-09-27得票数 0
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2回答
这似乎是PyTorch中关于LSTM最常见的问题之一，但我仍然无法弄清楚PyTorch LSTM的输入形状应该是什么。
即使在跟踪了几个帖子(、、)并尝试了解决方案之后，它似乎也不起作用。
背景:我在一批大小为12的文本序列中编码了文本序列(可变长度)，并使用pad_packed_sequence功能对序列进行填充和打包。每个序列的MAX_LEN为384，序列中的每个令牌(或word)的维数为768。因此，我的批处理张量可能具有以下形状之一：[12, 384, 768]或[384, 12, 768]。
批处理将是我对PyTorch rnn模块的输入。
根据PyTorch的文档，它的输入维度是(
浏览 6提问于2020-05-06得票数 16
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我试着用R2in nn.LSTM做损失函数，但是我找不到任何关于它的文档。我已经使用了来自pytorch的RMSE和MAE loss。 我的数据是一个时间序列，而我正在做时间序列预测。 这是我在数据训练中使用RMSE损失函数的代码 model = LSTM_model(input_size=1, output_size=1, hidden_size=512, num_layers=2, dropout=0).to(device)
criterion = nn.MSELoss(reduction="sum")
optimizer = optim.Adam(model.param
浏览 741提问于2021-01-22得票数 0
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2回答
我训练过一个RNN模型。我需要在这样一个环境中使用该模型进行预测，在这个环境中，由于glibc的一些奇怪的依赖问题，我无法安装py手电。但是，我可以安装numpy和scipy以及其他库。所以，我想使用经过训练的模型，有网络定义，没有火炬。
我有模型的权重，因为我用状态dict和中的权重保存模型，但我也可以使用json/泡菜文件或类似的方法保存它。
我也有网络的定义，这取决于在许多方面的火把。这是我的RNN网络定义。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as o
浏览 18提问于2022-02-16得票数 3
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我想要一个二维torch.Tensor，其大小为[a,b]，由PyTorch中的统一分布(范围[r1,r2])中的值填充。
浏览 4提问于2017-06-02得票数 48
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1回答
根据，我看到Pytorch’s LSTM expects all of its inputs to be 3D tensors.正在尝试做一个简单的序列到序列的LSTM，并且我有：
class BaselineLSTM(nn.Module):
def __init__(self):
super(BaselineLSTM, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_size=100, hidden_size=100)
def forward(self, x):
print('x
浏览 2提问于2020-02-11得票数 2
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我想在GridsearchCV中创建我自己的评分，下面是我的代码:当我运行这些代码时，错误发生在最后一个短语：grid_x.fit(train_x_pca, x_ref)。当我使用'r2‘grid_x=GridSearchCV(nnw_model, para_grid, scoring='r2')这样的内置评分时，它是有效的。我自己的评分定义应该有问题。
nnw_model=MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(15,), activation='tanh', \
solver='lbfgs&#
浏览 0提问于2018-08-06得票数 1
我正在尝试训练一个神经网络来对一系列的单词进行分类。根据我试图复制的一篇论文，我需要同时拥有令牌级嵌入和字符级令牌嵌入。
例如，以这句话为例：
The shop is open
我需要两个嵌入-一个是用于令牌级嵌入的普通nn.Embedding层(非常简单！)：
[The, shop, is, open] -> nn.Embedding -> [4,3,7,2]
另一个是字符级的BiLSTM嵌入：
[[T,h,e], [s,h,o,p], [i,s], [o,p,e,n]] -> nn.LSTM -> [9,10,23,5]
它们都产生词级嵌入，但在不同的规模上。我试着
浏览 0提问于2020-12-03得票数 0
我的线性回归模型平均绝对误差(MAE)为0.29，R2为0.20，这是一个可以接受的模型吗？
如何提高r2评分？
📷
浏览 0提问于2022-05-26得票数 1
1回答
首先，我想说我在发帖之前搜索了很多，但是没有发现任何超过1.0 (100%)的得分。
所以首先我使用GridSearchCV来选择我的模型，但是我没有使用伽马参数，因为GridSearch被卡住了。这是我的代码：
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
svr = SVR()
param_grid = {'kernel':['linear','rbf','poly','sigmoid'], '
浏览 1提问于2016-11-20得票数 4
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我保存了一个pytorch并使用lib手电筒加载它。然而，我遇到了以下问题
我在win10下使用linux子系统，我使用pytoror1.2。
要重现我的问题，您可以运行这段python代码来保存pt模型。
import torch
import torch.nn as nn
# TODO: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/23930
class test(torch.jit.ScriptModule):
def __init__(self, vocab_size=10, rnn_dims=512):
su
浏览 2提问于2019-08-16得票数 0
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我正在开发一个BI模型，用于使用PyTorch进行序列分析。我使用的是。使用该模块，您可以有几个层，只需传递一个参数num_layers作为层数(例如，num_layers=2)。然而，他们都将有相同的hidden_size，这对我来说部分是好的，我只想让他们都有相同的hidden_size ，但的最后一层有一个不同的大小。基本例子如下：
rnn = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=2)
inp = torch.randn(5, 3, 10)
h0 = torch.randn(2, 3, 20)
c0 = torch.rand
浏览 4提问于2018-12-08得票数 2
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sklearn.model_selection.permutation_test_score计算的r2评分与sklearn.metrics.r2_score评分之间存在明显的不匹配。由permutation_test_score计算的数据似乎不正确；请参见下面的内容：
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.model_selection import permutation_test_score
浏览 2提问于2017-04-13得票数 1
在使用亚马逊PyTorch SageMaker时，是否有一种使用SageMaker分析器的方法？或者我们可以在PyTorch调试器的分析器配置中调用SageMaker探查器。
浏览 20提问于2022-10-20得票数 0
1回答
超装LSTM型放电筒
、、、、
我正在学习关于的教程，以实现一个LSTM，用于使用pytorch进行文本分类。我试着在上应用这个实现，但是它有很大的局限性，达到了60%的最大精度。
例如，请参阅列车/损失曲线：
有没有什么建议(我对RNN/LSTM很陌生)，以适应模型，以防止过高？
模型摘自上述教程，看上去有点像这样：
class LSTMClassifier(nn.Module):
def __init__(self, vocab, target_classes, embed_len = 50, hidden_dim=75, n_layers=1):
super(LSTMClassifie
浏览 12提问于2022-07-04得票数 1
1回答
具体而言，引发这个问题的是TensorFlow的LSTM层版本的return_sequence参数。
医生说：
布尔。是否返回最后一个输出。在输出序列中，或者整个序列中。默认值:假。
我已经看到了一些实现，特别是使用这个参数来除去输出序列中的最后一个元素作为自动编码器的“编码器”一半的输出的自动编码器。
下面是三种不同的实现。我想了解这些差异背后的原因，因为这种差异看起来很大，但都自称是同一件事。
例1 (TensorFlow)：
此实现除去了LSTM的所有输出(序列的最后一个元素除外)，然后重复该元素几次以重构序列：
model = Sequential()
model.add(LS
浏览 4提问于2020-12-07得票数 4
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我试图在A100图形处理器上使用我当前的代码，但是我得到了这个错误：
---> backend='nccl'
/home/miranda9/miniconda3/envs/metalearningpy1.7.1c10.2/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py:104: UserWarning:
A100-SXM4-40GB with CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.
The curre
浏览 12提问于2021-04-08得票数 9
1回答
我目前正在学习PyTorch，以便利用它的开源自动评分功能，作为我自己的练习，我想实现一个简单的优化算法，我已经在MATLAB中实现了这个算法。举个简单的例子，假设我正在尝试解决问题min_x 1/2 x'Ax - b'x，即在给定A和b的情况下，找到最小化数量x'Ax - b'x的向量x。在MATLAB中使用精确线搜索的简单梯度下降算法可能如下所示：
% initialize x = zeros(n, 1) where n is the length of b
while residual > tolerance
grad = A*x - b;
浏览 7提问于2020-12-01得票数 0
1回答
Pytorch教程LSTM
、、、、
我试图用Pytorch实现关于序列模型和长短期记忆网络的。我们的想法是添加一个LSTM词性标记器字符级特性，但我似乎无法实现它。他们给出了一个提示，应该涉及两个LSTM，一个将输出字符级表示，另一个将负责预测词性标签。我只是想不出如何循环遍历单词级别(句子中)和字符(句子中的每个单词)，并在forward函数中实现它。有人知道怎么做吗？或者遇到类似的情况？
下面是我的代码：
class LSTMTaggerAug(nn.Module):
def __init__(self, embedding_dim_words, embedding_dim_chars, hidden_dim_words,
浏览 19提问于2018-02-09得票数 2
和标题一样，我的问题是如何使用PyTorch库将打包方法应用于LSTM？我已经在python上使用TensorFlow构建了一个。但是现在要隐含到使用C和C++的系统中，要求是我需要使用PyTorch？ 有什么建议不需要使用PyTorch，直接将基于tensorflow构建的模型应用到系统中的真实预测中？ 请帮帮我！
浏览 17提问于2020-01-02得票数 0
1回答
在我的代码中，我使用了来自pytorch的lstm来预测时间序列。当我写这段代码时
class LSTM_model(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size,num_layers,dropout):
super(LSTM_model,self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.seq_len
浏览 0提问于2021-01-12得票数 0
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1回答
我有一系列的矢量代表一个信号随时间的推移。我想把信号的一部分分为两类:1或0。使用LSTM的原因是我相信网络需要对整个信号进行分类。
我的问题是开发PyTorch模型。下面是我想出的课程。
class LSTMClassifier(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, label_size, batch_size):
self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim)
self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, la
浏览 1提问于2020-11-22得票数 1
回答已采纳
1回答
滑动回归评分法
、、、
当寻找一个模型，如线性回归或DecisionTreeRegressor，哪一个是最好的评分？在中，我们可以看到以下内容：
explained_variance，max_error，neg_mean_absolute_error，neg_mean_squared_error，mean_squared_error，neg_root_mean_squared_error，neg_mean_squared_log_error，neg_median_absolute_error，r2，neg_mean_poisson_deviance，neg_mean_gamma_deviance，neg_mean_a
浏览 13提问于2022-01-24得票数 -2
1回答
计算火把中的困惑
、、、
我刚刚用pytorch训练了一个LSTM语言模型。这门课的主体是：
class LM(nn.Module):
def __init__(self, n_vocab,
seq_size,
embedding_size,
lstm_size,
pretrained_embed):
super(LM, self).__init__()
self.seq_size = s
浏览 4提问于2019-12-06得票数 7
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我有一个UNet模型。我正在尝试一个回归模型，因为在我的输出中，对于每个像素，我有不同的浮动值。为了检查r2score，我尝试将以下代码放入model class、training_step、validation_step和test_step中。
from pytorch_lightning.metrics.functional import r2score
r2 = r2score(pred, y)
self.log('r2:',r2)
但是它给出了以下错误
ValueError:预期预测和目标都是一维或二维张量，但在维数torch.Size(50、1、32、32)中重新表
浏览 1提问于2021-02-22得票数 0
2回答
使用循环创建具有r结果的表。
、、、、
我创建了一个循环来计算两个评分者之间的icc。对于每个评分员(R1，R2)，我有一个列中的75个变量和125个观察的数据框架。
library(irr)
for (i in 1:75) {
icc <- icc(cbind.data.frame(R1[,i],R2[,i]), model="twoway", type="agreement",
unit="single")
print(icc)
}
icc返回为每个变量的结果icc列表。我试图在循环中集成一个函数，该函数将为我感兴趣的icc对象生成一个数据框架( 95%置信区间
浏览 7提问于2020-05-17得票数 2
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2回答
我只是在安装Anaconda之后安装了PyTorch，当我使用Anaconda Python运行iPython时，它找不到PyTorch。
但是，我可以验证PyTorch是否在我的anaconda文件夹的pkgs目录中。到底怎么回事？
浏览 0提问于2017-01-24得票数 0
1回答
因此，我试图使用一个LSTM模型来预测PyTorch上的温度数据。我对PyTorch和经常性网络的使用都比较陌生，所以我采用了我在互联网上找到的一个模型作为开始。不幸的是，我正在处理丢失的数据，并将值0赋值给它。如果需要更多细节，整个项目都在github上。
从模板中，我将其分为两种方法。
一个train2.py以一个元组x=(x_0,...,x_{n-1})作为输入，并使用y=(x_1,...,x_n)作为目标。在那里，我递归地调用模型N时间来预测未来的N时间。下面是代码中重要的部分：
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_s
浏览 0提问于2021-03-08得票数 0
我正在尝试安装一个特定版本的pytorch，该版本与特定的cuda驱动程序版本与pipenv兼容。展示了如何使用pip实现此操作：
pip3 install torch==1.3.1+cu92 torchvision==0.4.2+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
我试图将它转换为Pipfile中的一个条目，如下所示：
[[source]]
name = "pytorch"
url = "https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
浏览 7提问于2020-01-15得票数 11
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SSL实验室测试为我的一个网站提供了B级，因为AEAD问题。我在想，我们怎样才能让AEAD的支持把评分提高到A。
我正在使用windows服务器2008 R2，TLS1.2是启用的。我尝试了IIS NATAC.com/Products/IISCrypto，但未能解决这个问题。此服务器不支持认证加密(AEAD)密码套件。等级上限为B。是我从Qualys实验室测试结果中得到的唯一评论。
浏览 0提问于2018-04-25得票数 2
1回答
我有一个非线性回归模型，对基因评分在0到1之间的基因进行评分，以确定它们是否可能导致疾病。训练数据为700个基因样本，共53个特征。
目前，我获得了xgboost的结果，如下所示：
r2 Nested CV Average: 0.807
MSE Nested CV Average: -0.016
Non-nested Results:
XGBR Train r2: 0.949 Test r2: 0.805
XGBR Train MSE: 0.002 Test MSE: 0.018
r2: 0.895
Predicted r2: 0.871
我是否应该担心，与测试结果相比，非嵌套的培训结果是过
浏览 0提问于2020-07-15得票数 2
1回答
对RNN最大输出层的理解
、、、、
以下是Keras中的一个简单的LSTM模型：
input = Input(shape=(max_len,))
model = Embedding(input_dim=input_dim, output_dim=embed_dim, input_length=max_len)(input)
model = Dropout(0.1)(model)
model = Bidirectional(LSTM(units=blstm_dim, return_sequences=True, recurrent_dropout=0.1))(model)
out =Dense(label_dim, activat
浏览 2提问于2018-11-26得票数 2
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1回答
我正在研读lstm的pytorch教程，下面是他们使用的代码：
lstm = nn.LSTM(3, 3) # Input dim is 3, output dim is 3
inputs = [autograd.Variable(torch.randn((1, 3)))
for _ in range(5)] # make a sequence of length 5
# initialize the hidden state.
hidden = (autograd.Variable(torch.randn(1, 1, 3)),
autograd.V
浏览 0提问于2018-01-23得票数 0
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1回答
用torchnlp进行文本分类
、、、、
我正在尝试用pytorch ()构建一个神经网络。我的目的是建立这样一个网络：
嵌入层(使用Py手电筒标准层和from_pretrained方法)
带有LSTM的编码器(也使用标准nn.LSTM)
注意机制(使用torchnlp.nn.Attention)
译码器siwth LSTM (作为编码器)
线性层标准
我在输入句子的维数上遇到了一个主要问题(每个单词都是向量)，但最重要的是注意层:我不知道如何声明它，因为我需要编码器输出的确切维数，但是序列的维数是不同的(对应于句子有不同的字数)。
由于torch.nn.utils.rnn.pad_packed_seque
浏览 6提问于2019-12-06得票数 2
1回答
该应用程序的所有内容都是关于在线上传的视频评分，有不同类别的评审员。
我的控制器里有
$watched = Upload::with('scoresheet')->get();
upload和scoresheet之间存在关系。在我的控制器中，我使用"with“来急切地获取关系，这样我就可以得到谁得到了一段视频。
现在，我尝试遍历并使用ifesle语句显示已评分或未评分，如果它们满足此条件
@foreach($watched as $scoredvideo)
@foreach($scoredvideo->scoresheet as $seen)
浏览 0提问于2018-08-06得票数 0
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我正在尝试用pytorch复制代码。然而，我在自动评分功能上遇到了一些问题。我遇到了以下运行时错误。 RuntimeError:尝试第二次向后遍历图形 代码如下： for epoch in range(num_epochs):
# Assuming the number of examples can be divided by the batch size, all
# the examples in the training data set are used once in one epoch
# iteration. The features and tags
浏览 19提问于2019-10-02得票数 0
3回答
我正在为一个测试而学习，这是学习指导表上的。这不是家庭作业，也不会评分。
关系模式R= (A，B，C，D，E)
函数依赖= (AB->E，C->AD，D->B，E->C)
Is r1 = (A，C，D) r2 = (B，C，E) OR
x1 = (A，C，D) x2 = (A，B，E)无损连接分解？为什么？
浏览 2提问于2010-11-29得票数 5
3回答
卡方作为回归的评分函数
、、、
在“警告警告”中记录了不要使用带有分类问题的回归评分函数。
我试图找到回归问题的最佳特性，并使用f_regression作为评分函数。但这是非常需要内存和我的8GB的机器挂起，最后我得到内存错误。
我使用Chi2作为相同问题的评分函数，它工作得非常快。想知道的警告是否为真？如果不能，我可以使用Chi2作为回归问题的评分函数吗？
浏览 0提问于2013-11-13得票数 1
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1回答
在pytorch LSTM上循环
、、、、
我正在训练一个用于pytorch机器翻译的seq2seq模型。我希望收集每个时间步的单元状态，同时仍然具有多层和双向的灵活性，例如，您可以在pytorch的LSTM模块中找到这些信息。 为此，我使用了以下编码器和转发方法，其中我循环遍历LSTM模块。问题是，该模型训练得不是很好。在循环结束后，您可以看到使用LSTM模块的正常方式，以及使用该模块的模型列车。 那么，循环不是这样做的有效方法吗？ class encoder(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, emb_dim, hid_dim, n_layers, dropout):
浏览 16提问于2019-07-04得票数 1
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我正在致力于在pyspark上使用ALS来做协同过滤。这些模型在数据框中给出了预测结果，如下所示。 CustomerID ProductID Rating
0 4 4.2
0 2 2.7
0 6 3
1 7 2.3
1 0 0.5
2 3 3.1 我希望将数据帧转换为用户到项目矩阵，
浏览 21提问于2019-05-21得票数 0
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在Pytorch中，我知道某些图像处理转换可以这样组成：
import torchvision.transforms as transforms
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()，
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
在我的例子中，每个图像都有一个与YOLO格式的边界框坐标相对应的注释。Pytorch是否也允许将这些转换应用于图像的边界框坐标，然后将它们保存为新的注释？谢谢。
浏览 1提问于2020-07-24得票数 6
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