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Tag: GPYTORCH

Comprendiendo key_dim y num_heads en tf.keras.layers.MultiHeadAttention.

Por ejemplo, tengo una entrada con forma (1, 1000, 10) (por lo tanto, src.shape será (1, 1000, 10)). Luego: * Esto funciona “` class Model(tf.keras.Model): def init(self): super(Model, self).init() self.attention1 = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(numheads=20, keydim=9) self.dense = tf.keras.layers.Dense(10, activation=”softmax”) def call(self, src): output = self.attention1(src, src) output = tf.reshape(output, [1, 10000]) output . . . Read more

Pandas: Comportamiento inesperado para la función apply con torch.tensor()

Me confunde el comportamiento de la función panda.apply(). Quiero convertir una columna que contiene una lista de int a una torch.tensor. Aquí hay un código de muestra que muestra el comportamiento: df_test = pd.DataFrame([3,3,3], columns=[‘value’]) df_test.value = df_test.value.apply(lambda x: [y for y in range(x)]) print(df_test) print(df_test.value.apply(lambda x: torch.tensor(x))) print(df_test.value.apply(lambda x: . . . Read more

Error al cargar el modelo de MLFlow en Python 3.7

Estoy guardando el modelo de MLFlow usando Databricks. A continuación se detallan los detalles: ruta_de_artefacto: modelo databricks_runtime: 8.4.x-gpu-ml-scala2.12 sabores: python_function: data: datos env: conda.yaml loader_module: mlflow.pytorch pickle_module_name: mlflow.pytorch.pickle_module versión_de_python: 3.8.8 pytorch: datos_del_modelo: datos versión_de_pytorch: 1.9.0+cu102 No puedo cargar el modelo localmente usando Python 3.7, mientras que funciona bien con Python . . . Read more