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PyTorch

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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cGANによるデータ水増しおよびPytorchのDataLoader

実現したいこと 1.学習済みのconditional GANの生成器を使って、データを増やしたい。 2.conditional GANの学習に使ったDataLoaderと1番で増やしたデータを合わせて、新たにDataLoaderを作成したい現状下記リンクを参考に、MNISTデータを使ってconditional GANのネットワークを学習させました。 https://gurutaka-log
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Y_Miz 8時間前に回答
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Pytorchでの逆伝播計算（loss.backward()）

前提・実現したいこと Pytorchを使って、機械学習アルゴリズムを検討しております。学習フェーズでretain_graphに関するエラーが出力されています。発生している問題・エラーメッセージ RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the saved intermediate result
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Y_Miz 8時間前に回答
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【Pytorch】conv2dでのエラー

前提・実現したいこと畳み込みオートエンコーダの学習コードを書いています。発生している問題・エラーメッセージ下記のとおり、self.conv1()に入れたXXがTensorではなく、listで入っているとメッセージが表示されました。 <ipython-input-216-3f11070417ff> in train_net(n_epochs, train_loader, valid_l
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Y_Miz 8時間前に回答
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Residual Blockの記法はSequentialが良いですか？

PyTorchで Residual Block を記述する場合、一般的には init() 関数にSequentialで定義しますが、以下のような基本的な書き方と比べた場合、実行する際にメモリや処理速度などを含めて何か違いはありますか？ # Residual block　疑似コード class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in
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teratailが 11時間前にアップデート
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別デバイスで学習したモデルを、Jetson で読み込み、推論を行うと、精度が低下する問題について

質問内容別のデバイス (Google Colabratory, Ubuntu PC) で学習したモデルを保存して、Jetson Xavier NX で読み込み、推論を行うとき、精度が大幅に低下してしまい、何故精度が下がってしまうのか、原因が分かりません。学習したモデルを Jetson で読み込むための適切な処理(モデルの保存/読み込み)を実施できていないのでしょうか？現状モデルの学習
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Pytorch のnn.Linearの出力次元数を合わせたい

以下のshapeの入力用のtensorがあります torch.Size([4, 15232]) (preds_) これをnn.Linearに通して次元を894まで減らしたいです。 # このshapeに torch.Size([4, 896]) 以下のコードでやったのですが、エラーがでてうまく行きません。解決策を教えていただけないでしょうか？ご教授お願いします。 class Net(
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pytorchのDataLoaderについて

PytorchのDataLoaderによるミニバッチ処理のネットワークへのデータの渡し方についてです。ネットワークは以下のようなコードです。 class Net(nn.Module): def __init__(self, D_in, H, D_out): super(Net, self).__init__() self.linear1 = nn.Li
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teratailが 4日前にアップデート
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JetosonNanoへtorchvison0.9.0をインストールできません

前提・実現したいこと JetosonNanoにtorchvison0.9.0をインストールしたい。発生している問題・エラーメッセージ以下のサイトの手順に従ってインストールをしていたところ、以下のサイトをgit cloneできませんでした手順のサイト： https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-8-
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Saba3 5日前に回答
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【PyTorch】学習・評価時の正解率表示に関わるコードが理解できません

理解できていない点こちらのサイト様参考に転移学習の実装方法について学習しています。 3.8 学習・評価の最後の # 正解数の合計を更新する部分と、# epochごとのlossと正解率を表示する部分のコードのうち、　preds == labels.dataや　len(dataloaders_dict[phase].dataset) のように、末尾に.dataや.datasetを
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osuzu 1週間前にコメント
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backwardができない

前提・実現したいこと backwardにおけるエラーを解消したい発生している問題・エラーメッセージ trainning start!! 0 tensor(0.3558, device='cuda:0', grad_fn=<AddBackward0>) tensor(21.2084, device='cuda:0', grad_fn=<AddBackward0>) RuntimeErro
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os-t 1週間前に回答
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Tensor for argument #2 'mat1' is on CPU, but expected it to be on GPU の対処方法

1.前提・実現したいこと pytorchによる変分オートエンコーダの実装です。 google　colab上で動かしています。下記（2.）にエラーメッセージを示しました。参考コードにある 784次元ベクトルを2次元ベクトルにencode z = model.encode(Variable(images, volatile=True)) の部分でエラーが発生します。 gpu、cpuがらみのエラ
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kouji_39 2週間前にコメント
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Transformerの学習の際のtargetデータのインデックスをシフトする理由

引用テキストSEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT 現在上記のURLにあるTransformerに関するチュートリアルを行なっています。 bptt = 35 def get_batch(source, i): seq_len = min(bptt, len(source) - 1 - i
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toast-uz 2週間前にベストアンサー
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Pytorch CrossEntropyLossの計算値と計算時の重みの設定について

前提・実現したいこと pytrochを使って機械学習をしています。 CrossEntropyLossについての質問です。データのアンバランス問題のためとしてweightが設定できますが、設定しても値が全くかわりません。これは仕様なのでしょうか。また、公式のドキュメントを見たところ、log_ssoftmaxとNLL_Lossの組み合わせとあったのでその順番で値を計算し、重みを設定し
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yukineko252 2週間前にベストアンサー
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yolov5の学習時に「CUDA out of memory」とエラー表示される

前提・実現したいこと yolov5を用いて物体検出をしたい。教えていただきたいこと学習時に以下のエラーメッセージが表示され、学習がストップしてしまう。 CUDA out of memory. Tried to allocate 12.50 MiB (GPU 0; 10.92 GiB total capacity; 8.57 MiB already allocated; 9.28 GiB
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Saba3 2週間前にコメント
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PyTorchにてCNN実装の際に隠れニューロンとFlattenの扱い方について

質問内容 PyTorchにて以下条件のCNNを実装しております。Flatten隠れニューロン(hidden-neurons)`の扱い方が不明瞭なため、上手く実装することが出来ない状況です。実装フローは以下の通りです。 Flattenにてイメージをベクターに変更 (Flatten the image to a vector for the input) fully-connected レイヤーに
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jbpb0 2週間前に回答
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PyTorchによるCNNの実装方法（畳み込みニューラルネットワーク）

前提・実現したいこと PyTorchを用いてCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の実装を進めておりますが、CNNへの理解が乏しく上手く実装できておりません。前提 Convolution Layerにはカーネルのサイズを width = 5, depth = 25を利用 ReLu活性化関数を利用 max-poolにはカーネルサイズを width = 2, stride = 2を利
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jbpb0 3週間前にベストアンサー
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yolo3.cfgの解説をお願いしたいです

前提・実現したいこと yolov３についてなんですが、yolo3.cfgのそれぞれの層がどのような役割をしているのか教えていただきたいです. 該当のソースコード [net] batch=8 #defalt 16 subdivisions=1 width=416 height=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturatio
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kyokio 4週間前に回答を編集
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pix2pixの識別器でのGrad-CAM

pix2pixの識別器は，単純な畳み込みニューラルネットワークではなく，Patchに分けた畳込みニューラルネットワークのようですが， GradCAMによる重みの可視化はできないものでしょうか？resnetなどのGradCAMによる可視化はできたのですが，その際の実装方法を単純に使えないように思っているのですが，同様な方法で実装できるものでしょうか？
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teratailが 4週間前にアップデート
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GCPCloudから作業するところにもっていきたい

前提・実現したいこと gcpで、マシンを設定して、httpを利用して、sshのログインをして、アナコンダから、wget,git,など諸々ダウンロードして、gitの仮のcommit環境を設定して、(git cloneでもってきて) git clone https://github.com/Taitai6521/clone-ka.git gcpのクラウドからsshの作業場所に移して、実際に実行し
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teratailが 1ヶ月前にアップデート
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pytorchのmodelのclassのパラメータからinputのheightとwidthを知りたい

以下のpytorchのmodelのクラスがあります。このクラスに self.width = int(model.input.width) # 右項は例 self.height = int(model.input.height)# 右項は例を追加したいです。そのためにmodelのinputのwidthとheightが知りたいです。このクラスのパラメータから、inputするshap
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trafalbad 1ヶ月前にベストアンサー

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