pytorch在训练中使用多卡： conf.device torch.device cuda: if torch.cuda.is available else cpu conf.device ids list conf.device ids self.model torch.nn.DataParallel self.model, device ids conf.device ids self.mo ...
2019-11-01 19:47 0 2631 推荐指数：
1.pytorch报错：ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1,512,1,1]) 2.网上查找的原因为模型中用 ...
造成该结果的操作：修改batch_size 128 to 32 根本原因：模型中用了batchnomolization，训练中用batch训练的时候当前batch恰好只含一个sample，而由于BatchNorm操作需要多于一个数据计算平均值，因此造成该错误。 解决方法 ...
当batch里只有一个样本时，再调用batch_norm就会报下面这个错误： ValueError:Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 512 ...
折腾了一上午，看到别人写的博客没办法解决我的问题。忽然想到灵感。 我要做的是，测试一下我自己写的数据是否可以通过网络输出。但只有一个批量。 他会报如下错误 这里只需要把model状态改成eval()模式就可以了，因为在train()状态下是进行批量训练的。 改之后的代码为 ...
直接原因：第一个Epoch训练正常，第一次切换至Eval并进行测试正常，第二个Epochs训练时报错 根本原因：默认Model的模式是 net.train() 但是测试时需要调成 net.eval() 因为再次训练时没调回 train 模式，故出现上述 bug， 只需 ...
解决使用DBeaver连接MySQL时报错，其实提示很明显。 大致就是说时区有问题，你需要设置一下时区什么的 设置时区为香港，没有找到中国，hhhh........ ...
在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时，可以通过对应的Embedding层做词向量的处理，更多的时候，使用预训练好的词向量会带来更优的性能。下面分别介绍使用gensim和torchtext两种加载预训练词向量的方法。 1.使用gensim加载预训练词向量 ...
1. 数据集 Tips: 训练时，传入rnn的数据，是 sentences_to_indices之后的 字符串对应的数字 2. 使用预训练的词向量 Tips: 输出的预测也是数字，可以用 LABEL.vocab.itos[idx] 转成字符串 ...
