我目前正在使用Pipenv维护特定项目中使用的Python软件包。到目前为止，我尝试过的大多数下载均按预期
当我运行这段代码时，出现此错误：
NameError：名称“数据集”未定义
我该如何解决？
非常感谢
我今天是Colab的新手。
当我使用<code>torchvision</code>之类的方式下载数据集时
<pre><code>trainset = torc
我已经安装了<strong> tensorwatch </strong>和<strong> jupyter lab </strong>。然后，按照<strong> tensorwatch </strong>的教
是否可以更快地将图像转换为PIL图像？我已经使用sklearn的<code>train_test_split()</code>创建了我的图像（以字
我正在尝试实现自定义数据集加载器。首先，我以（0.98，1,1）之间相同的比例调整图像和标签的大小，
我正在尝试对CUB-200-2011数据集进行细粒度的图像分类，无法找到加载数据的正确方法。我正在使用经过
我在pytorch中遇到此错误：
<strong> ValueError：目标和输入必须具有相同数量的元素。目标要素（16）！=输
我正在尝试在算法中实现一个功能，该功能允许我从检查点恢复训练。问题是，当我恢复训练时，我的
<pre><code>import os
import pandas as pd
import numpy as np
from torchvision.datasets.folder import default_loader
from torchvision.datasets
我有一个具有以下格式的Dockerfile：
<pre><code>FROM python:latest
ADD requirements.txt .
RUN pip3 install -r requirements.
我不确定为什么运行此单元会引发<code>CUDA out of memory</code>错误以及如何解决？每次我必须从运行该单元
我正在尝试运行以下报告为与其他用户一起运行良好的代码，但是我发现了此错误。
<h1>-<em>-编码：ut
运行以下脚本后出现错误：
<h1>-<em>-编码：utf-8-</em>-</h1>
<h1>导入东西</h1>
<pre><code>import torch
import torch.
当我使用
<pre><code>train_transforms = torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.trans
在下面，
<pre><code> x_6 = torch.cat((x_1, x_2_1, x_3_1, x_5_1), dim=-3)
Sizes of tensors x_1, x_2_1, x_3_1, x_5_1 are
torch.Si
我正在尝试使用以Resnet50为骨干的Mask-RCNN训练对象检测模型。我正在使用PyTorch的Torchvision库中的预训练模
我正在尝试克隆并运行此存储库：
<a href="https://github.com/switchablenorms/CelebAMask-HQ" rel="nofollow noreferrer">https:
试图从尝试的解决方案中卸载并重新安装其他线程中的多个不同版本。
但是仍然遇到无法获取“受
我正在研究视频帧分段预测，我想开始使用香草LSTM作为基准，我知道它不会取得很好的结果。
在
