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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pytorchのMultivariateNormal Classについて

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投稿2019/07/06 08:34

python

1 2for i, data in enumerate(train_loader,0): 3    optimizer.zero_grad() 4    inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device) 5    outputs = net(inputs) 6    mu = outputs[0][:3] 7    eye = Variable(torch.eye(3),requires_grad=True).to(device) 8    dist = tdist.multivariate_normal.MultivariateNormal(mu, eye) 9    train_loss = -dist.log_prob(labels[0]) 10    train_loss.backward() 11    optimizer.step() 12 13<変数内容> 14(eye) 15tensor([[1., 0., 0.], 16 [0., 1., 0.], 17 [0., 0., 1.]], device='cuda:0', grad_fn=<CopyBackwards>) 18 19(mu) 20tensor([-0.1601, 0.1404, 0.4074], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward>)

pytorchで多次元ガウス分布の対数計算(multivariate_normal.MultivariateNormal)を試したところ、以下のようなエラーが出て計算を実行することができません。muを平均、eyeを共分散行列として設定しています。
エラー内容、発生している原因を教えていただけると幸いです。

self._unbroadcasted_scale_tril = torch.cholesky(self.covariance_matrix)

RuntimeError: CUDA error: invalid argument

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