默认情况下,NaN s 被替换为 0,正无穷大被替换为 input 的dtype 可表示的最大有限值,负无穷大被替换为 input 的dtype 可表示的最小有限值。 例子: >>> x = torch.tensor([float('nan'), float('inf'), -float('inf'), 3.14]) >>> torch.nan_to_num(x) tensor([ 0.0000e+00, 3.4028e+38, ...
采用toch.autograd.detect_anomaly()发现loss报错为“RuntimeError: Function 'LogBackward' returned nan values in its 0th output”说明是在第一阶段计算focalloss时，bp出现了nan。因为focal loss计算的时候采用了gather，选取了对应label类别的概率来计算loss。https://github.com/pytorch/pytorch/issue...
在取min之前使用nan_to_num算子报错,不加nan_to_num算子可以正常运行 Traceback (most recent call last): File "/home/ma-user/work/ModelLink/train.py", line 281, in <module> main() File "/home/ma-user/work/ModelLink/train.py", line 274, in main pretrain(train_valid_test_datasets_provi...
TimeGrad Notebook version 0.7.0 -> predicts all nans #162 opened Mar 6, 2024 by StefanStanisor 8 Data imputation. #161 opened Feb 29, 2024 by LLL-HLL too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed #160 opened Feb 3, 2024 by binaryiii ...
我debug看tensor输出结果全变成nan了,估计是哪里量化转换出问题了。 不过显示面板token速度变快不少,这个速度应该是有参考价值的,毕竟是参与了实际计算的(只是算错了) 在把torch.float16都改成torch.float32后,可以正常输出并且速度大幅提升。 Hello, my name is and I am interested in receiving more information...
yulongnan / Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials YunhaoLee / Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials ashishpatel26 / Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials YunxiangLuo / Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials YunxiLiGitHub / Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials Yutaaa76 / Deep-Learning-with-PyTorch-...
多了下标 a = x.tolist()[0] 去除下标 a = x.tolist() 错误提示:argument ‘input' (position 1) must be Tensor, not list 需要将list转换成tensor 假设a是list torch.tensor(a) GPU模型和CPU模型之间的转换 假设原来保存的是GPU模型,要转换为CPU模型 ...
class SummaryWriter(object):"""Writes entries directly to event files in the log_dir to be consumed by TensorBoard. 直接向log_dir文件夹写入事件文件,这个事件文件可以被TensorBoard解析。需要输入一个文件夹的名称,不输入的话默认文件夹为runs/**CURRENT_DATETIME_HOSTNAME**。log_dir:tensorboard文件的存放...
注意,nan 是无法通过 == 和 != 号来判断的。inf 可以通过 == 和 != 号来判断的。 import torch a = torch.tensor([0, float('nan'), float('inf')]) b = torch.tensor([1, float('nan'), float('inf')]) c = a==b print(c) # [False, False, True] ...
import torch indices = torch.LongTensor([[0,0], [1,1], [2,2]])#稀疏矩阵中非零元素的坐标 indices = indices.t() #一定要转置,因为后面sparse.FloatTensor的第一个参数就是该变量,要求是一个含有两个元素的列表,每个元素也是一个列表。第一个子列表是非零元素所在的行,第二个子列表是非零元素所在...