optim = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=self.hparams['learning_rate'])val_dataloader = DataLoader(val_data, batch_size=hparams[&#x
浏览 23提问于2021-06-20得票数 0
__init__()
self.cnn1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels= 32, kernel_size(),accuracy)) 错误如下： --------------------------------------------------------------------------- 1821 raise Va
浏览 380提问于2019-09-23得票数 0
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transform=all_transforms, download=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=32, shuffleenvs/tutorials/lib/python3.8/site-packa
浏览 17提问于2022-05-19得票数 0
__init__() self.fc1 = nn.Linear(16 * 16, 768)16) x = self.dropout(F.relu(self.fc1(x))) x = F.log
浏览 2提问于2021-07-27得票数 2
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= 4, shuffle = True ) (conv2): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))(conv3): Conv
浏览 0提问于2019-06-09得票数 3
normal_(0, 0.05) x = self.block_4(x) logits = self.classifier(x.view(-1,512))
return logits,
浏览 4提问于2022-10-17得票数 0
但是我得到了这个错误： ValueError: Expected input batch_size (1) to match target batch_size (10).y.flatten()) optimizer.step() 2215 raise ValueError('Expecte
浏览 344提问于2020-08-28得票数 1
为什么我收到错误ValueError: Expected input batch_size (4) to match target batch_size (64) # VGG block 1 self.act1self.pool3 = nn.MaxPool2d((2,2), stri
浏览 825提问于2021-02-19得票数 2
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我试图更改批处理大小，并在每一步检查输入的大小，但不知道出了什么问题。 best_test_acc = acc return total_acc ValueError= target.size(0):
2261 raise ValueError('Expected input batch_size ({}) to match ta
浏览 2提问于2021-01-10得票数 0
Train modelloss, logits = outputs[:2]ValueError: Expected input batch_size (1) to match target batch_size (11)tensor([[ 101, 789,28])tensor([[0, 1, 0, 0, 0, 0, 1
浏览 3提问于2020-05-09得票数 4
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b_input_ids.shape = torch.Size([32, 100])
b_labels.shape = torch.Size([32, 620]) 形状看起来很好，但是我得到了错误Expected input batch_size(32) to match target batch_size (19840)
浏览 60提问于2020-07-10得票数 0
我正在尝试使用一个Pytorch示例，该示例与Mnist数据集一起使用。现在，我试图修改CNN的面部关键点识别。> Net( (conv2): Conv2d(site-packages/torch/nn/functional.py", line 1788, in nll_loss
.format(i
浏览 4提问于2019-02-28得票数 3
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我有一个大小为32,2,10的标签，我想把这个标签分成label1和label2，我需要用它们计算每个label1和label2的输入损失。 out1 = out1.reshape(out1.size(0), -1)
return model.classifier(out1), model.classifier1(out1
浏览 1提问于2019-05-26得票数 0
format(accuracy/len(testloader)))
model.train()ValueError: Expected input batch_size (3) to match target batch_size (4).= target.size(0):
1329 raise ValueError('Expected input batch_siz
浏览 3提问于2018-09-05得票数 1
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但是，每当我开始训练网络时，我都会得到以下错误： nn.Linear(250, 5),images, labels = next(iter(trainloader))
images
浏览 2提问于2020-10-14得票数 0
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以下是完整的错误： [[{{node==========================================总数: 460,322个可训练的傍线: 460,322个不可训练的傍线:0
lambda层采用填充的形状序列(1,499rmsprop', 'sparse_categorical_crossentropy', metrics=
浏览 0提问于2019-03-17得票数 4
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packed_embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, text_lengths, batch_first=True)
loss = c
浏览 15提问于2021-12-15得票数 0
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我曾经面对过一个ValueError，当我训练一个语音标记器的BiLSTM部分时，我使用pytorch。ValueError:预期输入batch_size (256)匹配目标batch_size (128). tags = tags.view(-1)
浏览 2提问于2020-11-23得票数 0
我像这样读取数据：作为ImageFlow文件的imgReader ValueError: Cannot feed value of shape (104, 96, 96, 1) for Tensor
u'Placeholder:0', which has shape (Dimension
浏览 1提问于2015-11-29得票数 13
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1回答
我用Keras的内置inception_resnet_v2训练CNN来识别图像.在训练模型时，我有一个数字数组作为输入，输入形状为(1000,299,299，3)，
x = np.reshape(x, ((1, 299, 299,3)))y = model.predict(x, <e
浏览 1提问于2019-03-17得票数 2
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