Tag: GPYTORCH
Estoy intentando enviar un payload a un endpoint de sagemaker creado de la siguiente manera: modelo = PyTorchModel( name="d2-sku110k-model", model_data=training_job_artifact, role=role, sagemaker_session=sm_session, entry_point="predict_sku110k.py", source_dir="container_serving", image_uri=serve_image_uri, framework_version="1.6.0", code_location=f"s3://{bucket}/{prefix_code}", predictor = modelo.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.m5.xlarge') He estado intentando diferentes formas de payloads como prueba, por ejemplo: importar json payload = json.dumps({"data": [[1,2,3]]}) o payload . . . Read more
Estoy buscando las mejores prácticas para controlar/ajustar el número de capas y también sus tamaños en redes neuronales Pytorch en general. Tengo un archivo de configuración en el que especifico valores para variables de experimentos particulares. Además, me gustaría tener una opción en este archivo para determinar el número y . . . Read more
Tengo un tensor de distancia tensor([ 5, 10, 2, 3, 4], device='cuda:0') y un tensor de índices tensor([ 0, 2, 3], device='cuda:0') Quiero encontrar el argmax del tensor de distancia pero solo en el subconjunto de índices especificado por el tensor de índices. En este ejemplo, estaría mirando los elementos . . . Read more
Tengo un tensor de imagen Bx3xHxW en PyTorch y deseo crear una pila de imagen Bx3FxHxW de esta imagen donde F=64. La pila de imágenes se forma desplazando la imagen original hacia la derecha. Es decir, si la imagen original debe desplazarse 2 píxeles a la derecha, las dos columnas . . . Read more
El código da un error en loss.backward() El error es: untimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a gradfn “` for epoch in range(NEPOCHS): model.train() for i,(im1, im2, labels) in enumerate(train_dl): i1 = torch.flatten(im1,1) i2 = torch.flatten(im2,1) inp = torch.cat([i1,i2],1) <pre><code> b_x = Variable(inp) . . . Read more