闭。此问题需要调试详细信息。它目前不接受答案。 编辑问题以包括所需的行为、特定问题或错误以及重现问题所需的最短代码。这将有助于其他人回答这个问题。 3年前关闭。 改进此问题 我正在关注这个文档...

我遇到了一个意想不到的情况，总和忽略了一个数字：pytorch1e-6 test_tensor = torch.tensor([10, 20, 10, 1e-6]) print(torch.sum(...

标题说明了一切，这是我的问题： 我希望是可重复的。torch.randn(1) 我正在使用： CUDA：12.1 TCC/WDDM系列 VS Code Jupyter 并尝试了以下方法。seed ...

两天来我一直在寻找解决方案，但没有运气。我正在尝试训练一个转换器将英语翻译成阿拉伯语。当我使用较小的数据集大小（大约 30k 个句子对）时，它工作得很好，当我使用 60k+ 句子对时，问题变得持续存在...

这是我在过去一年中遇到过三次的问题。 我很欣赏在某些情况下，矢量化解决方案会更好，而且速度更快。 然而，恕我直言，在发现矢量化解决方案和使用本质上是 for 循环（或双 for 循环）之间存在权衡...

我想使用目标数据中的缺失值和用户定义的损失函数来训练 LSTM 神经网络。但是，在 optim.step（） 之后有一个错误，一些权重/偏差是 nan。这有什么提示吗？谢谢 import torc...

我已经为我想执行的矩阵乘法编写了一个基于 for 循环和基于 einsum 的代码。你能帮我检查它的正确性吗？ ` w = torch.randn((10,32,32)) x = torch.ra...