Pytorch函数调用
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的函数和工具，用于构建和训练神经网络模型。下面是对PyTorch函数调用的完善和全面的答案：
PyTorch函数调用是指使用PyTorch框架中的函数来实现各种机器学习任务。PyTorch提供了一系列的函数，用于创建、操作和训练神经网络模型。这些函数可以帮助开发者快速构建复杂的深度学习模型，并进行高效的训练和推理。
PyTorch函数可以分为以下几类：
- 张量操作函数：PyTorch中的张量操作函数用于创建、操作和变换张量。例如，torch.tensor()函数用于创建张量，torch.reshape()函数用于改变张量的形状，torch.cat()函数用于拼接张量等。
- 神经网络层函数：PyTorch提供了各种神经网络层函数，用于构建神经网络模型。例如，torch.nn.Linear()函数用于创建全连接层，torch.nn.Conv2d()函数用于创建卷积层，torch.nn.ReLU()函数用于创建激活函数等。
- 损失函数：PyTorch提供了多种损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。例如，torch.nn.MSELoss()函数用于计算均方误差损失，torch.nn.CrossEntropyLoss()函数用于计算交叉熵损失等。
- 优化器函数：PyTorch提供了多种优化器函数，用于更新模型的参数以最小化损失函数。例如，torch.optim.SGD()函数用于使用随机梯度下降算法进行参数更新，torch.optim.Adam()函数用于使用Adam算法进行参数更新等。
- 数据加载函数：PyTorch提供了用于加载和预处理数据的函数。例如，torch.utils.data.DataLoader()函数用于创建数据加载器，torchvision.transforms()函数用于对图像数据进行预处理等。
PyTorch函数调用的优势在于其简洁而灵活的API设计，使得开发者可以快速构建和调试复杂的神经网络模型。此外，PyTorch还具有动态图计算的特性，可以实时调试和修改模型，方便进行模型的迭代和优化。
PyTorch函数调用在各种机器学习任务中都有广泛的应用场景，包括图像分类、目标检测、语义分割、机器翻译等。它被广泛应用于学术界和工业界，成为了许多研究人员和工程师的首选框架。
腾讯云提供了一系列与PyTorch相关的产品和服务，包括云服务器、GPU实例、弹性容器实例等，可以满足不同规模和需求的机器学习任务。您可以通过访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多关于腾讯云的产品和服务信息。
参考链接：
- PyTorch官方网站：https://pytorch.org/
- PyTorch中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/
- 腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
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我需要获得关于PyTorch发布的内核的信息。例如，调用堆栈信息(如"main.py:24 -> . -> callkernel.py:53“)将是有益的。无论如何，我是否可以将这些信息从PyTorch应用程序执行中收集出来？我目前也在搜索PyTorch的源代码，但是我仍然找不到一个启动CUDA内核的行。我的问题有两个：
在内核启动时，我能得到调用堆栈吗？
有人能给我看一个PyTorch源代码中内核启动的例子吗？
浏览 4提问于2021-02-15得票数 1
我是一个pytorch用户，并且我已经习惯了pytorch中的data.dataset和data.dataloader api。我正在尝试用tensorflow 2.0构建一个相同的模型，我想知道是否有一个api与pytorch中的这些api类似。
如果没有这样的api，您能告诉我人们通常是如何在tensorflow中实现数据加载部分的吗？我使用过tensorflow 1，但从未体验过dataset api。我以前做过硬编码。我希望有一些类似于重写getitem的内容，其中只使用索引作为输入。
提前谢谢。
浏览 4提问于2019-10-22得票数 18
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我正在尝试用Python开发一个使用Pytorch和Opencv的文本检测应用程序。我可以在Opencv中使用Pytorch tensor，如下所示。 val = y[0,:,:,0].data.cpu().numpy()
cv2.threshold(val , 0.4, 1, 0) 但这需要很长时间。我需要使用张量对象来执行此操作。我该怎么做呢？
浏览 16提问于2020-01-07得票数 1
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我正在尝试创建一个模型，使用火把在救世主。我尝试在sagemaker.pytorch中从sagemaker.pytorch导入PyTorch中部署使用-sagemaker.pytorch模块。
但是，我想了解PyTorchModel在sagemaker.pytorch中的sagemaker.pytorch import PyTorchModel是什么。他们都有deploy()。我按照链接创建和部署模型。在这里我看不到在任何地方使用"PyTorchModel“。我想知道不同之处，以及何时使用什么。
到目前为止，我尝试了以下几种方法。
步骤1 : I称为pytorch估计器
pytorch
浏览 2提问于2019-08-22得票数 2
我在fairseq GitHub存储库中找到了这段简单的代码，它基本上是从torch.hub加载bart.base PyTorch模型 bart = torch.hub.load('pytorch/fairseq', 'bart.base') 这段代码在大约两周前还运行得很好，现在它抛出了以下错误，尽管我没有做任何更改： HTTPError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-68181b5f094c> in <m
浏览 590提问于2021-09-27得票数 0
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1回答
根据这里提供的文档，从培训中保存的模型文件是model.pth。我还读到它可以是.pt扩展，甚至可以是bin扩展。我已经看到了pytorch_model.bin的一个例子，但是当我尝试使用pytorch_model.bin服务该模型时，它警告我需要存在.pt或.pth文件。有人碰到过这个吗？
浏览 3提问于2022-02-23得票数 1
所以我在Google Colab上安装了最新版本的变压器。
!pip install transformers
尝试调用转换文件时，
!python /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/transformers/convert_pytorch_checkpoint_to_tf2.py .py --help
或者试图利用
from transformers.file_utils import hf_bucket_url. // works
from transformers.conv
浏览 5提问于2020-07-05得票数 0
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1回答
我想找出某些类和函数在PyTorch (和其他库)中定义的位置。 不幸的是，以下方法不起作用： import inspect
import torch
inspect.getsource(torch.tensor) 它抛出以下错误： TypeError: module, class, method, function, traceback, frame, or code object was expected, got builtin_function_or_method 此外，在PyCharm中，我通常使用'gd‘(在vim模式下)来查找函数/类定义，但这对PyTorch也不起作
浏览 102提问于2021-04-13得票数 1
我只能在pytorch源代码()中找到以下函数调用：
_VF.unique_dim()和torch._unique2()
但它们没有指向目录中的其他任何位置
浏览 44提问于2022-01-22得票数 2
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我有一个pytorch模型和一个tensorflow模型，我想在一个图形处理器上一起训练它们，按照下面的过程：input --> pytorch model--> output_pytorch --> tensorflow model --> output_tensorflow --> pytorch model。
有可能做到这一点吗？如果答案是肯定的，我会遇到什么问题吗？
提前谢谢。
浏览 5提问于2017-10-17得票数 5
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
2回答
自定义激活函数？
、、、、
我在Pytorch中实现自定义激活函数时遇到了问题，比如Swish。我应该如何在Pytorch中实现和使用自定义激活函数？
浏览 1提问于2019-04-19得票数 12
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我打算学习Pytorch。然而，在这个阶段，我想问一个问题，这样我就可以理解我正在阅读的一些代码
当你有一个基类是nn.Module的类时
class My_model(nn.Module)
推论应该如何在那里运行？
在我正在读的代码中，它说
tasks_output, other = my_model(data)
这不就是创建一个对象吗？(类似于调用类构造函数)
在pytorch中，推理应该如何进行？
(为了参考，我说的是my_model设置为my_model.eval()时)
编辑:我的道歉。我犯了一个错误，将类和对象声明为一体。我改正了代码
浏览 0提问于2021-08-04得票数 0
我正在建立PyTorch从源头上的数据自动化系统遵循。
uname -a: Linux ares 5.8.0-59-generic #66~20.04.1-Ubuntu SMP Thu Jun 17 11:14:10 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
cuda version: 11.1
当我运行python setup.py install时，会得到以下错误：
/home/angus/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.cpp: In member function ‘bool torch::jit::Node::hasSi
浏览 1提问于2021-07-25得票数 1
PyTorch中有没有一个函数可以和Tensorflow的做同样的事情？
浏览 1提问于2019-07-09得票数 0
我对面向对象的编程和pytorch框架很陌生。我被以下语法的用法困住了：
self. variable_name= some_class_name.apply
如果有人能解释我这种语法，那就太好了。
我试着在不同的网站上搜索这个，但是找不到合适的解决方案。当我试图理解以下代码时，我看到了这种语法的用法：，谢谢您的大力帮助。
浏览 4提问于2022-11-16得票数 0
2回答
我正在训练CNN架构，用PyTorch来解决回归问题，其中我的输出是20个值的张量。我计划用RMSE作为模型的损失函数，并尝试使用PyTorch的nn.MSELoss()，并使用torch.sqrt()作为平方根，但在得到结果后感到困惑，我会尽力解释原因。很明显，对于批处理大小的bs，输出张量的维度将是[bs , 20].I试图实现的，并由我自己实现RMSE函数：
def loss_function (predicted_x , target ):
loss = torch.sum(torch.square(predicted_x - target) , axis= 1)
浏览 5提问于2020-05-24得票数 6
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我正在构建一个单镜头多盒检测项目，用于在mp4视频中检测运行中的狗。
我正在学习这方面的教程&给老师发了条信息。
这是我在Spyder中运行代码时的完全错误：
RuntimeError: Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated.
Please use new-style autograd function with static forward method.
(Example: https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html#torch.
浏览 23提问于2020-08-24得票数 0
attr的包在某种程度上破坏了pytorch的模块的parameter()方法。我想知道是否有人有任何工作或解决方案，以便这两个包可以无缝集成？
如果没有，有什么建议可以让github发布这个问题吗？我的本能反应是将它发布到attr的github上，但是堆栈跟踪几乎完全与py手电的代码库相关。
Python 3.7.3
attrs== 19.1.0
torch==1.1.0.post2
torchvision==0.3.0
import attr
import torch
class RegularModule(torch.nn.Module):
pass
@attr.s
cla
浏览 0提问于2019-07-31得票数 2
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2回答
我读到了Pytorch的源代码，我发现它没有实现convolution_backward函数是很奇怪的，唯一的函数是直接引发一个错误，并且不应该掉到这里。
因此，我提到了CuDNN / MKLDNN实现，它们都实现了类似于的函数。
我有以下问题：
什么是CUDA/ CPU的本地实现？我可以找到类似于thnn_conv2d_backward_out的东西，但是我找不到它的名字在哪里。
为什么PyTorch不将convolution_backward函数放在中？它提供了一个_convolution_double_backward()函数。但是这是双向后，它是梯度的梯度。为什么不提供
浏览 28提问于2020-11-05得票数 2
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我试着做一个文本分类，使用电筒和火炬文本在纸空间。
我得到了
RuntimeError: ‘lengths’ argument should be a 1D CPU int64 tensor, but got 1D cuda:0 Long tensor
我的PyTorch版本是1.10.1+cu102
浏览 17提问于2021-12-20得票数 3
16回答
我通过以下途径安装了pytorch conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch 我也试过 pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision 两者均已成功安装！ 但是，它只适用于木星笔记本。每当我尝试从控制台执行脚本时，都会收到错误消息:没有名为"torch“的模块 我怎么才能解决这个问题呢？
浏览 664提问于2019-02-23得票数 30
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1回答
我在PyTorch中遇到了许多以_stacklevel为参数的函数。这里是使用模块的forward()方法的一个示例：
def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
return F.softmax(input, self.dim, _stacklevel=5)
_stacklevel是什么意思？它有什么好处？
浏览 3提问于2022-05-23得票数 2
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在对Word2Vec和PyTorch的介绍中，我遇到了一些我不太熟悉的代码。我以前从未见过这种类型的代码结构。
>>> import torch
>>> from torch import nn
>>> # an Embedding module containing 10 tensors of size 3
>>> embedding = nn.Embedding(10, 3)
>>> # a batch of 2 samples of 4 indices each
>>> inpu
浏览 0提问于2019-02-04得票数 3
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我正在尝试测试这个名为BETO的模型(该模型是Bert的西班牙语实现)：
!pip install transformers
!wget https://users.dcc.uchile.cl/~jperez/beto/cased_2M/pytorch_weights.tar.gz
!wget https://users.dcc.uchile.cl/~jperez/beto/cased_2M/vocab.txt
!wget https://users.dcc.uchile.cl/~jperez/beto/cased_2M/config.json
!tar -xzvf pytorch_we
浏览 11提问于2020-11-07得票数 1
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我是PyTorch的新手，但对TensorFlow有丰富的经验。
我想修改图中的一小部分的梯度:仅仅是单层激活函数的导数。使用tf.custom_gradient可以轻松地在Tensorflow中实现这一点，它允许您为任何函数提供定制的梯度。
我想在PyTorch中做同样的事情，我知道您可以修改反向()方法，但这需要重写forward()方法中定义的整个网络的导数，而我只是想修改图中一小部分的梯度。在PyTorch中有类似于PyTorch()的东西吗？谢谢!
浏览 3提问于2022-03-03得票数 2
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我试图在CNN上实现一个pytorch框架。
我确信代码是正确的，因为它来自教程，当我在GoogleDrive上的Jupyter Notebook上运行它时，它可以正常工作。
但当我尝试将其本地化为.py文件时，它提示了一个错误：
AttributeError: Can't pickle local object 'pre_datasets.<locals>.<lambda>'我知道这是关于推断一个函数外部的对象，但是这个错误到底是怎么回事呢？
我该如何修复它呢？
以下是代码的主要部分。
def pre_datasets():
TRAIN
浏览 143提问于2021-08-06得票数 2
1回答
我在独立部署模式下运行一个Flink作业，该作业使用Java来加载pytorch模型。模型成功加载，我可以通过Flink Rest取消作业。但是，当我再次启动flink作业的时候，它会抛出，
UnsatisfiedLink Error:<pytorch>.so already loaded in another classloader
它需要重新启动独立部署才能再次加载。是否可以在关闭作业请求的同时关闭进程，以便在不重新启动的情况下再次加载？
浏览 5提问于2021-12-09得票数 0
问题展示了如何在Pytorch中初始化权重。但是，Conv和Dense在Pytorch中的默认权重初始化器是什么？Pytorch使用什么发行版？
浏览 0提问于2018-04-13得票数 15
回答已采纳
我在PyTorch中实现了一个训练循环，对于指标，我想使用的ROC AUC分数。
我可以使用sklearn的实现来计算单个预测的得分，但在想象如何使用它来计算整个时期的平均得分时有一点困难。有没有人能把我推向正确的方向？
浏览 10提问于2020-05-13得票数 0
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我想问一下: Tensorflow中是否使用了'+‘符号？我是说。在Pytorch中，我可以使用+和-运算符对张量进行求和/减法，而在Tensorflow中，我可以很好地利用tf.add。你能帮我弄清楚吗？ 谢谢
浏览 74提问于2020-06-30得票数 0
1回答
如何在PyTorch中实现暹罗神经网络？
什么是暹罗神经网络？一个暹罗神经网络由两个相同的神经网络组成，每个神经网络只接受一个输入。相同的意思是两个神经网络具有完全相同的结构和相同的权重。
浏览 5提问于2018-12-16得票数 5
回答已采纳
我是PyTorch新手，错误地安装了CUDA10.2版的PyTorch。实际上，我的系统中没有CUDA。因此，当我编译我的程序时，我得到以下错误：
RuntimeError: Detected that PyTorch and torch_cluster were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA version 10.2 and torch_cluster has CUDA version 0.0. Please reinstall the torch_cluster that matches your PyTor
浏览 31提问于2021-01-24得票数 0
我在Windows10系统上尝试使用Anaconda安装Pytorch，但每次尝试都会返回各种错误。我从https://anaconda.org/peterjc123/pytorch/files下载了该软件包的windows兼容的tar文件，显然能够使用conda install filename.tar.bz2安装该软件包。显然，我的意思是Pytorch出现在我为使用Pytorch而设置的环境中可用包的列表中。但是当我加载这个包时，我得到了这个错误：
>>> import torch
Traceback (most recent call last):
File
浏览 91提问于2018-05-06得票数 1
根据PyTorch文档，CrossEntropyLoss()是LogSoftMax()和NLLLoss()函数的组合。但是，调用CrossEntropyLoss()提供了与调用LogSoftMax()和NLLLoss()不同的结果，这从给定代码的输出中可以看出。
是什么导致了不同的结果？
来自PyTorch的交叉熵:张量(2.3573)来自Manual_PyTorch_NNLoss的交叉熵:张量(1.0137)
def CrossEntropyPyTorch(values, actualProb):
tensorValues = torch.FloatTensor(values)
浏览 0提问于2023-04-27得票数 0
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我有100张图片，我使用Pytorch函数RandomHorizontalFlip和RandomVerticalFlip以1的概率应用了水平和垂直增强。在此之后，我的图像总数将是300个或更多吗？
浏览 124提问于2021-02-11得票数 1
我正在寻找一个OCR预先训练的模型，与pytorch一起工作。我尝试过，但pytorch集线器不支持它。我不能加载pth模型，因为它只有权重。如何加载模型？
我的第一个模型是在自定义数据上训练的yolov5模型，因此它应该裁剪图像并将其发送到下一个模型。下一个模型应该是OCR，主要是数字识别。但我不能运行craft-pytorch
model = torch.hub.load('.', 'custom', path='runs/train/exp2/weights/best.pt', source='local', force_r
浏览 0提问于2021-10-11得票数 1
1回答
如何在使用Tensorflow作为后台的情况下，在keras中实现BCEWithLogitsLoss，并将其作为自定义损失函数。 我在PyTorch中使用了torch中定义的BCEWithLogitsLoss。 如何在Keras中实现同样的功能？
浏览 38提问于2019-04-15得票数 2
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我在GPU上执行PyTorch函数的n_iters时间。目前，我使用的是for循环。然而，当n_iters很大时，这是非常低效的。我想知道是否有一个PyTorch等价于tf.map_fn的parallel_iterations功能，以便我可以并行执行所有的迭代？
浏览 0提问于2019-07-19得票数 2
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嘿伙计们。我正在创建一个安装小部件，根据单击的按钮(Build version和OS版本)运行要运行的命令更改。
当用户将构建更改为预览或LTS时，我希望底部的命令文本发生更改。我的逻辑是，它检查按钮是否启用了"colorText“css样式，这将告诉程序更改”运行此命令“部分的内部文本。
这是我的代码：
const btns = document.querySelectorAll('.links');
const osBtns = document.querySelectorAll('.OSVersion')
const command
浏览 8提问于2022-02-23得票数 0
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如何为PyTorch编写自定义丢失函数(在本例中为PyTorch)，该函数的行为与其他损失类似，如backwards()
浏览 28提问于2022-06-25得票数 0
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我正在从微软的教程，学习Azure。前两个教程运行良好，但这个教程给了我以下错误。
[stderr]Traceback (most recent call last):
[stderr] File "train.py", line 8, in <module>
[stderr] from azureml.core import Run
[stderr]ModuleNotFoundError: No module named 'azureml'
[stderr]
使用Azure并将代码提交到环境中，我无法找到如何解决此错误。
我已经检查包是否安
浏览 11提问于2022-01-25得票数 2
1回答
当您查看pytorch代码中是如何构建网络体系结构时，我们需要扩展torch.nn.Module和__init__，我们定义了网络模块，pytorch将跟踪这些模块的参数梯度。然后，在forward函数中，我们定义了如何为我们的网络进行前向传递。
我不明白的是，批量学习是如何发生的。在包括forward函数在内的上述任何定义中，我们都不关心网络输入的批处理的维度。要执行批学习，唯一需要设置的是在输入中添加一个额外的维度，该维度对应于批处理大小，但是如果我们使用批处理学习，则网络定义中的任何内容都不会改变。至少，这是我在代码中看到的东西。
那么，如果到目前为止我解释的所有内容都是正确的(如果您让
浏览 1提问于2019-06-19得票数 7
1回答
我看过的很多PyTorch教程都是这样做的。
定义模式：
class Network(nn.Module):
def __init__():
super().__init__()
self.conv1 = ..
...
def forward(x)
...
...
一旦网络被实例化(net = Network())，教程中的人就会编写net(input_data)而不是net.forward(input_data)。我尝试了net.forward()，它给出的结果与net()相同。
为什么这是一
浏览 1提问于2021-03-12得票数 6
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2回答
我正在计算(50500,)大小向量之间的巨大外积，发现NumPy是(多？)这样做比PyTorch更快。
以下是测试结果：
# NumPy
In [64]: a = np.arange(50500)
In [65]: b = a.copy()
In [67]: %timeit np.outer(a, b)
5.81 s ± 56.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
-------------
# PyTorch
In [73]: t1 = torch.arange(50500)
In [76]: t2
浏览 2提问于2019-01-25得票数 3
是否有可能在另一个pytorch模块中封装一个pytorch模型？我不能像在传输学习中那样做(简单地连接更多的层)，因为为了获得下一个“层”的预期值，我需要等待第一个模块的最后一层生成多个输出(例如100)，并使用所有这些输出来获得下一个“层”的值(比如获取这些输出的最大值)。我试图将集成模型定义为如下所示：
class integrated(nn.Module):
def __init__(self):
super(integrated, self)._init_()
def forward(self, x):
model = V
浏览 0提问于2021-03-26得票数 2
回答已采纳
早些时候，我已经配置了以下项目
在CUDA=10.2中使用Pytorch，现在CUDA=10.2支持的Pytorch在Windows中不可用。因此，当我使用Pytorch和CUDA=11.3配置同一个项目时，我会得到以下错误：
RuntimeError: Attempted to set the storage of a tensor on device "cuda:0" to a storage on different device "cpu". This is no longer allowed; the devices must match.
请帮我
浏览 89提问于2022-03-28得票数 0
回答已采纳
这是密码。
from collections import defaultdict
class A(defaultdict):
def __init__(self):
super(A, self).__init__(lambda :0)
self.x = 1
def my_copy(self):
return self.copy()
if __name__ == '__main__':
a = defaultdict(lambda :0)
b = a.copy() # no error when using the base clas
浏览 4提问于2017-07-31得票数 7
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3回答
有没有可能让PyTorch发行版直接在GPU上创建它们的样本。 如果我这样做了 from torch.distributions import Uniform, Normal
normal = Normal(3, 1)
sample = normal.sample() 然后样本将在CPU上。当然，在图形处理器上做sample = sample.to(torch.device("cuda"))也是可能的。但是，有没有一种方法可以让样本直接送到GPU，而不是首先在CPU上创建它？ PyTorch发行版继承自Object，而不是nn.Module，因此它没有将发行版实例放在GPU上
浏览 4提问于2019-12-04得票数 2
我用训练了一个使用PyTorch的语言模型。我希望将生成的模型作为云函数部署到Google平台上。云功能仅限于2GB内存。
问题是加载模型会导致错误，因为所使用的内存太多(超过内存限制)。model.pt文件为1.32GB，我使用
torch.load(model_path / 'model.pt', map_location='cpu')
加载模型。有办法压缩模型吗？(二)不是一次加载整个模型吗？或者其他让它在GCP上运行的可能性？
浏览 2提问于2019-10-12得票数 1
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