如果我有一个大小为[a,b,c]的3D张量（变量）。 将其视为一个b*c矩阵，并希望将所有这些a个矩阵行规范化。

我看到很多PyTorch代码使用：require cudnn require cunn require cutorch 这些软件包用于什么？它们与Cuda有什么关系？

我是PyTorch的新手，在使用另一个工具包一段时间后，开始尝试使用它。 我想了解如何编写自定义层和函数。作为一个简单的测试，我写了这个： class Testme(nn.Module): ## it _is_ a sublcass of module ## def...

我有一个网络，我想在pytorch中实现它，但我似乎无法弄清楚如何实现“纯”卷积。 在tensorflow中可以这样完成：def conv2d_flipkernel(x, k, name=None): return tf.nn.conv2d(x, flipkernel(k), name...

使用unsqueeze()函数的方法： input = torch.Tensor(2, 4, 3) # input: 2 x 4 x 3 print(input.unsqueeze(0).size()) # prints - torch.size([1, 2, 4, 3]) 使用view()...

在Libtorch的C++版本中，我发现可以通过*tensor_name[0].data<float>()获取浮点张量的值，在其中可以使用任何其他有效索引代替0。但是，当我通过在张量创建中添加选项at::kInt来定义一个int张量时，我无法使用此结构来获取张量的值，即类似*ten...

我正在尝试使用protobuf将torch张量进行序列化，似乎使用BytesIO和torch.save()无法正常工作。我已经尝试过： import torch import io x = torch.randn(size=(1,20)) buff = io.BytesIO() torch...

x=torch.Tensor({1,-1,3,-8}) 如何将x转换，使x中所有负值都替换为零，而不使用循环，以便张量看起来像： th>x 1 0 3 0

错误信息如下：RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-24-06e96beb03a5> in <module>() 11 12 x_test = np.array...

我想知道在使用多个GPU进行训练时，实现批量归一化层并同步批量统计的可能方法。 Caffe 或许有一些可以实现的caffe变体，比如这里。但对于BN层，我的理解是它仍然只同步层的输出，而不是均值和方差。也许MPI可以同步均值和方差，但我认为MPI有点难以实现。 Torch 我看到一些评论这...