我正在编写一个玩具模型来练习PyTorch和GAN模型,并确保我尽可能多地理解每一步。这导致我检查了我对BCEloss函数的理解,显然我理解它.比率为2.3。
为了检查结果,我为Excel编写了中间值:
tmp1 = y_pred.tolist() # predicted values in list (to copy/paste on Excel)
tmploss = nn.BCELoss(reduction='none') # redefining a loss giving the whole BCEloss tensor
tmp2 = tmploss(y_pred,
我不确定为什么会出现这个错误:
python train.py --batch-size 20 --rnn_type GRU --cuda --gpu 1 --lr 0.0001 --mdl RNN --clip_norm 1 --opt Adam
/scratch/sjn-p2/anaconda/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating
我是PyTorch的新手,在优化nn.Embedding矩阵时遇到了错误。
我的代码如下,使用给定的变量embedding_dim、num_node、train_label和train_edge
emb = nn.Embedding(num_node, embedding_dim)
optimizer = SGD(emb.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
loss_fn = nn.BCELoss()
sigmoid = nn.Sigmoid()
for i in range(500):
optimizer.zero_grad()
res = to
我正面临着著名的“记忆中的数据自动化系统”错误。
File "DATA\instance-mask-r-cnn-torch\venv\lib\site-packages\torchvision\models\detection\roi_heads.py", line 416, in paste_mask_in_image
im_mask = torch.zeros((im_h, im_w), dtype=mask.dtype, device=mask.device)
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate
什么是PyTorch中的损失函数,允许我计算多目标问题的损失?我有三个目标变量。我看到了一个关于BCEWithLogitsLoss()的建议,但它会产生以下错误:
RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (128) at non-singleton dimension 1
我也在研究一个尖峰神经网络。上面的RunTimeError是抛给acc = np.mean((targets == idx).detach().cpu().numpy())的。实际上,这不是损失函数的问题,而是一个函数,我必
如何使用nn.CrossEntrophyLoss()绕过?
注意:我尝试使用nn.BCELoss(),但它导致了不同的错误:ValueError: Using a target size (torch.Size([4])) that is different to the input size (torch.Size([4, 3, 32, 32])) is deprecated. Please ensure they have the same size.
在我的torch模型中,最后一层是torch.nn.Sigmoid(),损失的是torch.nn.BCELoss。在训练步骤中,出现了以下错误: RuntimeError: torch.nn.functional.binary_cross_entropy and torch.nn.BCELoss are unsafe to autocast.
Many models use a sigmoid layer right before the binary cross entropy layer.
In this case, combine the two layers using torch.