我有一个离散分布说.CDF 由 给出。这里的 和 数组表示给定 处的相应值。就我而言，它实际上不是一个离散分布，而是带有支撑的分段均匀分布，即我想在不同点查询该分布的 CDF，比如 .现在。有没有办法...

我不确定为什么我会收到这个错误，我在前一天晚上运行代码时没有收到这个错误。 我已经确保我的translation_src和translation_target都具有相同的序列长度，而且我的填充整理功能...

我正在做这个项目，其中所有数据都经过预处理并准备好作为 TensorFlow 数据集，如下所示： <MapDataset shapes： {input_ids： （128，）， input_mask...

我有以下模型，我正在尝试微调（CLIP_ViT + 分类头）。这是我的模型定义： class CLIPNN(nn.Module): def __init__(self, num_labels, ...

所以我有一个 RNN 编码器，它是更大语言模型的一部分，其中过程是编码 -> rnn -> 解码。 作为我的 rnn 类的一部分，我有以下内容：__init__ self.encode_this ...

我有一批维数 [B，n，n] 的二维张量和维数 [B，2] 的坐标张量。 a = torch.arange(48).reshape((3,4,4)) coords = torch.tensor([[...

我有一个 [batch_size，1,18,18,20] 张量，我想使用 size[batch_size，2] 的 IDX 根据批次中每个元素的不同索引提取一个大小为 5 的块。idx 的第一列表示块...

我有 1000 个文件，每个文件都用滑动窗口处理以生成许多训练样本。 我编写了这个可迭代样式的数据集。一切正常，唯一的问题是每批数据都由来自 1 个文件的数据组成。有没有办法实现自定义整理功能或类似于...

我正在 TF 和 PyTorch 中测试这个简单的切片操作，它应该在两者中匹配 import tensorflow as tf import numpy as np import torch tf_...

鉴于 import torch a: torch.Tensor b: torch.Tensor assert a.shape[1:] == b.shape[1:] idx = torch.rand...