我正在处理不平衡的数据（仅有2％的少数样本）。我在pytorch中尝试了“ WeightedRandomSampler”方法来构建
我需要训练具有自定义损失函数的模型，该模型还将在预测后立即更新某些外部函数，如下所示：
<pr
问题出在这里：
<pre><code>const trainingData = tf.tensor2d(horses.map(item => [
item.horse_sf // <- if it
我有一个函数，我需要在二维火炬张量的每个条目处计算它，它取决于两个轴的索引值。现在，我只能
是否有一个内置函数可以有效地计算 Pytorch 中两个张量的所有成对点积？
例如<br/>
输入 - 张量 <code>A</cod
我想做如下相同的numpy操作来制作自定义图层
<pre><code>img=cv2.imread('img.jpg') # img.shape =>(600,600,3)
我有一个经过训练的模型，并且正在通过运行它进行测试（在<code>.eval()</code>模式下）。
以下是我
我想通过以下方式向Conv2D操作的输出添加标量值：
<pre><code>num_filters = 16
num_targets = 10
input_conv = layers.C
为什么以Pi的整数倍计算Pytorch和Numpy的三角函数会导致如此巨大的数量级差异？
<pre><code>>>> torc
假设我们有两个大小为<code>batch_size * 1</code>的大小相等的张量。对于批次维度中的每个索引，我们希望
我有两个类型的EagerTensor：
<pre><code><class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>
</code></pre>
原始代码如下：
将theano.tensor导入为tt
<pre><code>import theano.tensor as tt
r = inp[:, 0] # response/choice in current
我正在尝试在pyTorch上实现ResNet18，但遇到了一些麻烦。我的代码是这样的：
<pre><code>device = torch.device(
我正在尝试通过组装通过基本数学函数计算出的矢量的尺寸来创建一些测试<code>torch</code>张量。作为先
我的张量的形状为<strong> cp = [30 * 2] </strong>。张量是由我的CNN创建的。预测的60个点是我要创建的热图的
我正试图了解<code>index_put</code>在PyTorch中的行为，但是文档对我来说并不清晰。
给予
<pre><code>a =
我已经根据自己的数据训练了<code>function test(max, n) {
const r = ~~(Math.random() * (max + 1));
console.log(r);
if
我收到以下错误：
<blockquote>
RuntimeError：标量类型为Long的预期对象，但调用_th_addmm_out的参数＃3'mat
<h2>积累阶段</h2>
在脚本中，相同大小的数据矩阵<code>X</code>由某些模型（这里只是一个随机数生成器（RN
我用零初始化一个占位符张量，如下所示：
<pre><code> state = tf.zeros_like(tf.keras.backend.placeholder(shape=(No
