最近用到了上采样下采样操作，pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成

最近修改一个代码的时候，当使用网络进行推理的时候，发现每次更改测试集的batch size大小竟然会导致推理结果不同，甚至产生错误结果，后来发现在网络中定义了BN层，BN层在训练过程中，会将一个Batch的中的数据转变成正太分布，在...

输入的目标矩阵，每个像素必须是类型.举个例子。第一个像素是0，代表着类别属于输入的第1个通道；第二个像素是0，代表着类别属于输入的第0个通道，以此类推。...

最近在刚从tensorflow转入pytorch，对于自定义的nn.Module 碰到了个问题，即使把模组 modle=Model().cuda()，里面的子Module的parameter都没有被放入cuda，导致输入是torch.cuda.FloatTensor，但是比如CNN的weight却还是torch....

在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。...

补充知识：pytorch cuda.FloatTensor- FloatTensor

经过排查，交叉熵不是有个负对数吗，当网络输出的概率是0-1时，正数。可当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。

以上这篇pytorch 计算ConvTranspose1d输出特征大小方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

设置：通过一些内置函数，可以实现对tensor的精度, 类型，print打印参数等进行设置

序贯(sequential)API允许你为大多数问题逐层堆叠创建模型。虽然说对很多的应用来说，这样的一个手法很简单也解决了很多深度学习网络结构的构建，但是它也有限制－它不允许你创建模型有共享层或有多个输入或输出的网络。...