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    AttributeError的：「CrossEntropyLoss」對象有沒有屬性「落後」

    我試圖培養一個非常基本的CNN上CIFAR10數據集，並得到以下錯誤： AttributeError的：「CrossEntropyLoss」對象有沒有屬性「落後」 criterion =nn.CrossEntropyLoss optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9) for epoch in range(2): #
    python neural-network deep-learning conv-neural-network pytorch 2017-11-25

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    Pytorch到Keras代碼等效

    在PyTorch中給出以下代碼Keras等效函數是什麼？ class Network(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size): super(Network, self).__init__() # Inputs = 5, Outputs = 3, Hidden = 30 self
    keras pytorch 2017-10-21

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    pytorch中爲什麼grad_output requires_grad是False？

    這裏是customLayer.py。 我很困惑以下的事情： 內層的輸入不是一個變量。然後在backward它變成一個變量，並要求梯度。爲什麼？ grad_output是一個變量，但require_grad是False。爲什麼不是真的？ 在我的自定義圖層中，我需要自定義向前和向後的操作。這很複雜。看到相同的鏈接。我已經在其中發佈了問題。
    pytorch 2017-10-22

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    pip安裝Pytorch for usr/bin/python

    我在我的Mac上設置了Malmo，並陷入困境。我使用的是Malmo-0.17.0-Mac-64bit，python 2.7，macOS Sierra。 正如在Malmo安裝說明中所述，mac用戶需要使用位於/ usr/bin/python上的默認mac python來運行python腳本。我的目標是實現一個神經網絡Pytorch並做一些實驗。但是，當我運行命令/usr/bin/python -m
    python macos neural-network pytorch malmo 2017-10-28

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    Pytorch張量如何得到具體值的索引

    在python列表中，我們可以使用list.index(somevalue)。 pytorch如何做到這一點？ 例如： a=[1,2,3] print(a.index(2)) 然後，1將輸出。 pytorch tensor如何在不將其轉換爲python列表的情況下執行此操作？
    python pytorch 2017-12-18

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    爲什麼PyTorch中的嵌入實現爲Sparse Layers？在PyTorch

    Embedding圖層「圖層疏」中列出的限制： 請記住，只有優化的數量有限支持稀疏梯度：目前它的optim.SGD（CUDA和CPU），和Optim .Adagrad（cpu） 這是什麼原因？例如在Keras中，我可以使用任何優化器來訓練帶有嵌入層的體系結構。
    neural-network deep-learning pytorch 2017-12-18

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    如何用PyTorch中的矢量乘以矩陣

    我正在玩弄PyTorch，目的是學習它，而且我有一個非常愚蠢的問題：如何將矩陣乘以單個矢量？ 這是我已經試過： >>> import torch >>> a = torch.rand(4,4) >>> a 0.3162 0.4434 0.9318 0.8752 0.0129 0.8609 0.6402 0.2396 0.5720 0.7262 0.7443 0.0425 0.4561
    pytorch 2017-12-18

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    使用Pytorch加速PSO算法？

    我已經實施了PSO算法使用PyTorch,torch.cuda.FloatTensor。 我設法加速了2次，但我期待的不止於此。 它認爲步驟檢查限制(line 41-55)和參數更新(line 58-72)是原因。有一個「GPU任何」這樣做？ 有是我的代碼： import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dty
    python pytorch 2017-12-18

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    如何在對比餘弦損失函數中使用ByteTensor？

    我試圖在PyTorch中的http://anthology.aclweb.org/W16-1617中實現丟失函數。它如下所示： 我實現損失如下： class CosineContrastiveLoss(nn.Module): """ Cosine contrastive loss function. Based on: http://anthology.aclweb.
    python neural-network deep-learning pytorch 2017-11-04

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    pytorch中隱藏單元的動態添加

    我試圖在我訓練它時動態添加隱藏單元到3層神經網絡（輸入，隱藏，輸出）。我想保持網絡的一部分受過訓練的權重，因爲我添加新的隱藏units.This是我的代碼， class my_network(torch.nn.Module): def __init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim): super(my_network,self).
    python neural-network pytorch 2017-12-27
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