Data Science pytorch

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Sowohl PyTorch als auch Tensorflow Fold sind Deep-Learning-Frameworks für Situationen, in denen die Eingabedaten eine ungleichmäßige Länge oder Dimension aufweisen ( dh Situationen, in denen dynamische Diagramme nützlich oder erforderlich sind). Ich würde gerne wissen, wie sie im Sinne von Paradigmen, auf die sie sich stützen (z. B. dynamisches Batching) …

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Was ist die Verwendung von torch.no_grad in Pytorch?

Ich bin neu in Pytorch und habe mit diesem Github-Code begonnen. Ich verstehe den Kommentar in Zeile 60-61 im Code nicht "because weights have requires_grad=True, but we don't need to track this in autograd". Ich habe verstanden, dass wir requires_grad=Truedie Variablen erwähnen , die wir zur Berechnung der Gradienten für …

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Welche Verlustfunktion für unausgeglichene Klassen (mit PyTorch)?

Ich habe einen Datensatz mit 3 Klassen mit folgenden Elementen: Klasse 1: 900 Elemente Klasse 2: 15000 Elemente Klasse 3: 800 Elemente Ich muss Klasse 1 und Klasse 3 vorhersagen, die wichtige Abweichungen von der Norm signalisieren. Klasse 2 ist der Standardfall, der mir egal ist. Welche Art von Verlustfunktion …

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PyTorch vs. Tensorflow eifrig

Google hat kürzlich in tensorflow's Nightly Builds den Eager- Modus aufgenommen, eine unverzichtbare API für den Zugriff auf Tensorflow-Berechnungsfunktionen. Wie kann Tensorflow eifrig mit PyTorch verglichen werden? Einige Aspekte, die den Vergleich beeinflussen könnten, könnten sein: Vor- und Nachteile von eager aufgrund seines statischen Graph-Erbes (z. B. Namen in Knoten). …

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Seltsames Verhalten mit Adam Optimizer beim zu langen Training

Ich versuche, ein einzelnes Perzeptron (1000 Eingabeeinheiten, 1 Ausgabe, keine versteckten Ebenen) auf 64 zufällig generierten Datenpunkten zu trainieren. Ich verwende Pytorch mit dem Adam-Optimierer: import torch from torch.autograd import Variable torch.manual_seed(545345) N, D_in, D_out = 64, 1000, 1 x = Variable(torch.randn(N, D_in)) y = Variable(torch.randn(N, D_out)) model = torch.nn.Linear(D_in, …

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Ein künstliches Neuronennetzwerk (ANN) mit einer beliebigen Anzahl von Ein- und Ausgängen

Ich möchte ANNs für mein Problem verwenden, aber das Problem ist, dass meine Ein- und Ausgabeknotennummern nicht behoben sind. Ich habe eine Google-Suche durchgeführt, bevor ich meine Frage gestellt habe, und festgestellt, dass der RNN mir bei meinem Problem helfen kann. Aber alle Beispiele, die ich gefunden habe, haben irgendwie …

10 python neural-network keras rnn pytorch

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Gibt es Pytorch-Tools zur Überwachung des Trainings des neuronalen Netzwerks?

Gibt es Tools zur Überwachung des Netzwerktrainings in PyTorch? Ich suche ein Äquivalent zu Tensorboard im Tensorflow.

7 deep-learning tensorflow pytorch

Als «pytorch» getaggte Fragen