pytorch

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我的一位朋友实现了一个实际工作的稀疏版本的torch.bmm，但是当我尝试一个测试时，我有一个运行时错误（与此实现无关），我不明白。我已经看到了几个关于如何但无法找到解决方案的主题。下面是代码，并且错误： if __name__ == "__main__": tmp = torch.zeros(1).cuda() batch_csr = BatchCSR() spar

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为什么我们需要明确调用优化器上的zero_grad（）？

为什么我们需要在pytorch中明确做零梯度。当loss.backward()被调用时，为什么不能将梯度归零。通过保持图上的梯度并要求用户明确地将梯度归零来实现什么场景？我在找一个很好的解释。

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火炬总和沿轴的张量

ipdb> outputs.size() torch.Size([10, 100]) ipdb> print sum(outputs,0).size(),sum(outputs,1).size(),sum(outputs,2).size() (100L,) (100L,) (100L,) 如何总结列？

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PyTorch中没有N维转录

PyTorch的torch.transpose函数仅转换2D输入。文档是here。另一方面，Tensorflow的tf.transpose函数允许您转置张量N任意尺寸。有人可以请解释为什么PyTorch不能/不能有N维转置功能？这是由于PyTorch中计算图构造的动态特性与Tensorflow的Define-then-Run范式相对应吗？

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查找沿aixs的张量中的非零元素的数量

我想要查找沿特定轴的张量中的非零元素的数量。有没有可以做到这一点的PyTorch功能？我试图在PyTorch中使用nonzero()方法。 torch.nonzero(losses).size(0) 这里，lossess是形状64 x 1的张量。当我运行上面的语句时，它给了我以下错误。 TypeError: Type Variable doesn't implement stateless

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PyTorch - 变量和张量之间的元素相乘？

如何在PyTorch中使用变量和张量执行元素乘法？两个张量工作正常。用变量和标量运行正常。但是，试图用一个变量和张量进行逐元素相乘，当我得到： XXXXXXXXXXX in mul assert not torch.is_tensor(other) AssertionError 例如，在运行时执行以下操作： import torch x_tensor = torch.Tenso

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无法计算torch.cuda.FloatTensor

的点积我使用的GPU计算神经网络输出和torch.cuda.FloatTensor（两者都存储在GPU）的点积，但得到一个错误说： TypeError: dot received an invalid combination of arguments - got (torch.cuda.FloatTensor) but expected (torch.FloatTensor tensor).

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如何将CNN模型更改为pytorch中的宽卷积？

我正在学习CNN，我想用pytorch改变CNN模型与Wide Convolution，谁可以提供帮助？ self.conv23 = nn.Conv2d(Ci, len(Ks) * Co, (3, Co), padding=1) Traceback (most recent call last): File "E:/workspace/pycharmworkspace/cnn-tex

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作为包装序列给出的填充序列是如何由pytorch中的RNN处理的？

在pytorch中，我们可以给打包的序列作为RNN的输入。从official doc，RNN的输入可以如下。输入（seq_len，分批，input_size）：张量包含输入序列的特征。输入也可以是打包的可变长度序列。例 packed = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, input_lengths) outputs, hidd

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PyTorch中的唯一张量值

我正试图在PyTorch张量中找到不同的值。有没有一些有效的方法来复制Tensorflow的unique op？