我刚刚开始尝试学习pytorch,无论它是如何宣传的,我都发现它很令人沮丧:)from __future__ import divisionimport matplotlib.pyplot as plt
import torch.utils.data as utils_datafrom torch im
我创建了一个代码,用卷积神经网络生成带有形状(12,12)的彩色图像分析矩阵。我的脚本的输入是形状为的(5,3,12,12)张量。我使用detach().numpy()去掉了值5和3。 for k in range(5): y=x[k][l].detach().numpy() im=np.pad(y,((1,1),(1,1)),'constant')
我将在火炬框架中训练CIFAR10数据集。首先,我下载这个数据集并用两个第一个函数加载它。然后,我使用Pytorch框架进行培训。最终,我收到了这个错误。如果你能帮我修好它,我很感激。我的代码很长,所以我总结了使用的函数。def load_cifar10_batch(filename): with open(filename, 'rb') as f:
datadict = pickle.lo
for i in range(n_batches): X_batch = Variable(torch.from_numpy(X[slice_])).float()
y_batch = Variable(torch.from_numpy(y[slice_, np.newaxis])).float()# X_batch = Variable(torch.from_numpy(X[slice_
我是一名高中生,在使用PyTorch和LIME方面没有太多经验。我的形象有很多问题。最初我的图像形状是(3,224,224),但是LIME算法只适用于这种形状的图像(...,...,3)。因此,我尝试了之前的转置图像。似乎我通过这样做取得了更多的进步,然而,现在我得到了一个不同的错误。下面是我的一些代码,用来理解在错误出现之前我一直在做什么。 def get_preprocess_transform(): # transforms.ToPILImage(), #had to convert image to PIL a