我的图像很大，图像中的多个事件可能会影响分类。我正在考虑将大图像分成小块，并从每个块中获取
我的模型具有以下代码，该代码使用IMDB集中的向量和词汇。
<pre><code>TEXT = data.Field(tokenize="spacy"
我无法理解，如果预测是通过正向方法计算的，那么为什么需要“输出=自我（图像）”及其作用。我对
<a href="https://i.stack.imgur.com/W4REs.jpg" rel="nofollow noreferrer">enter image description here</a>执行google colab文档中的
<strong>这是我用于lstm网络的代码，我将其实例化并传递给Cuda设备，但仍然收到隐藏和输入不在同一设备
<pre><code>object_for_each_prior[prior_for_each_object] = torch.LongTensor(range(n_objects)).to(device)
object_for_each_prior-> tensor([
我之所以问这个问题，是因为我成功地在配备8GB VRAM的笔记本电脑上的GTX 2070上训练了分段网络，并且在
我将预训练的bert模型（）用于GEC（语法错误纠正）任务。
我实现了一个解码器（伯特是变压器的编码器
我有一个MxN的表，其中包含两个大小为M <= N的不同点之间的距离。我想通过以下方式找到与第一组M点的
我正在尝试对PyTorch中的操作进行矢量化处理，但是我不确定该怎么做。这是现在使用for循环的代码。 'm'
我正在尝试这段代码。
<a href="https://github.com/Dannynis/xvector_pytorch/blob/master/xvector%20-%20gpu.ipynb" rel="nof
给出<code>groups=1</code>，权重为<code>[48, 3, 3, 3]</code>，期望输入<code>[5, 128, 129, 4]</code>具有3个通道，但改为
代码如下：
<pre><code>class Dataset(Dataset):
# Constructor
def __init__(self, csv_file, data_dir, transform=None):
#
我正在研究神经网络，我发现使用<code>*.grad_zero()</code>可以正确获得损失函数值，并且收敛到零。其中，
我尝试导入最先进的EfficientNet模型（pytorch实现）：
<pre><code>from efficientnet_pytorch import EfficientNet
import
我正在研究在GPU上训练模型时将数据从CPU预取到GPU中的情况。通过GPU模型训练将CPU到GPU的数据传输重叠
我正在尝试使用外部函数提供的信息来确定要返回的数据。在这里，我添加了一个简化的代码来演示该
我已经训练了CNN模型，并且希望针对新数据运行训练后的模型。但是，似乎训练后的模型无法像训练中
我正在阅读Pytorch官方教程进行微调，我面临一个问题，那就是计算每个时期的损耗。
在此之前，
我第一次看到这个问题，在以前的Python项目中我从未遇到过这样的错误。这是我的训练代码：
<pre><cod
