学习pytorch－开发者之家

问题描述我有一个数据框，它有两列(评论和观点)。我正在使用pytorch和torchtext库来对数据进行预处理。是否可以使用DataFrame作为源来读取TorchText中的数据？我正在寻找类似于的东西，但不是data.TabularDataset.splits(path='

发布：2022-10-16 标签：nlp dataframe pytorch torchtext

问题描述使用PyTorch转换器培训BERT模型(遵循教程here)。本教程中的以下语句loss=model(b_input_ids,token_type_ids=None,attention_mask=b_input_mask,labels=b_labels)指向TypeErr

问题描述我想使用PyTorch报告我的数据的90、95、99等可信区间。但置信度间隔似乎太重要了，不能让我的实现未经测试或受到批评，所以我希望得到反馈-至少应该由一些专家进行检查。此外，我已经注意到，当我的值为负值时，我得到了NaN值，这让我认为我的代码只适用于分类(至少)，但我

问题描述在PyTorch中是否可以在训练过程中动态更改优化器的学习速度(我不想预先定义学习速度计划)？假设我有一个优化器：optim=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)现在由于我在训练中做了一些测试，我意识到我的学习速度太快了，

问题描述DataSet和DataLoader的部分正常，我回收了我构建的另一个代码，但在代码中的该部分有一个无限循环：deftrain(train_loader,MLP,epoch,criterion,optimizer):MLP.train()epoch_loss=[]forb

问题描述我有两个数组：A=np.array([[3,1],[4,1],[1,4]])B=np.array([[0,1,5],[2,4,5],[2,3,5]])是否可以对2D数组使用numpy.isin行？我想检查A[i,j]是否在B[i]中，并将结果返回到C[i,j]中。最后，我

发布：2022-10-16 标签：python numpy pytorch

问题描述到目前为止，我用Kera写了我的MLP、RNN和CNN，但现在PyTorch在深度学习社区中越来越受欢迎，所以我也开始学习这个框架。我非常喜欢Kera中的顺序模型，它可以让我们非常快速地制作简单的模型。我还看到了PyTorch具有此功能，但我不知道如何编写它。我试过这种方

发布：2022-10-16 标签：python pytorch sequential

问题描述我有一个服务可以从另一个服务(我们称其为服务B)接收二进制格式的图像：fromPILimportImageimg_list=[]img_bin=get_image_from_service_B()image=Image.open(io.BytesIO(img_bin))#

发布：2022-10-16 标签：python pytorch torch torchvision

问题描述我有一个类似的开放问题hereonCrossValidated(虽然不是以实现为重点的，我打算这个问题是这样的，所以我认为它们都是有效的)。我正在进行一个项目，该项目使用传感器来监控人员的GPS位置。然后，坐标将被转换为简单的网格表示。我想尝试和做的是，在记录用户路线后，

问题描述PyTorch的负对数似然损失nn.NLLLoss定义为：因此，如果损失是以一批一的标准重量计算的，则损失的公式始终为：-1*(模型对正确类的预测)示例：正确类=0正确类别的模型预测=0.5损耗=-1*0.5那么，如果不存在计算损失的对数函数，为什么它被称为负对数似然损失