标签: torch

我已按照以下方法在我的机器(Mac)中安装Torch.

http://torch.ch/docs/getting-started.html#_

完成安装后,我输入:

$ luarocks install image 要么 $ luarocks lis

要么 $th

为了加载th或更新lua包.它说"找不到命令".你知道我怎么解决这个问题吗？

我正在使用th命令从我的Linux shell执行Torch脚本.这个Torch脚本有两个输入参数:

th torch_script.lua input_parameter1 input_parameter2

现在我想通过Torch shell运行这个脚本.为此,我必须使用该dofile命令.但在这种情况下,我不知道如何传递输入参数input_parameter1和input_parameter2.

在Torch中,如何将一些输入参数传递给dofile执行命令？

编辑:这是我正在尝试运行的代码.我无法正常运行,也许你可以告诉我原因

external_command.lua内容:

local arg = arg or {...} 
input_parameter = arg[1]
print("input_parameter ".. input_parameter);

在shell上:

$th
th> tempFunc = load "external_command.lua"
th> tempFunc("try")
[string "_RESULT={tempFunc("try")}"]:1: attempt to call global 'tempFunc' (a nil value)
stack traceback:
    [string "_RESULT={tempFunc("try")}"]:1: in main chunk
    [C]: in function 'xpcall'
    /home/davide/torch/install/share/lua/5.1/trepl/init.lua:630: in function 'repl'
    ...vide/torch/install/lib/luarocks/rocks/trepl/scm-1/bin/th:185: in main chunk
    [C]: at 0x004064d0  

编辑2:我尝试过TonyHsu发布的解决方案,但无论如何它都不起作用.这就是我正在做的事情.

我runfile()在脚本中定义了一个函数, …

我试图围绕openface api编写一个小瓶子REST API包装器,这样我就可以将POSTURL映像到我的烧瓶服务器并让它运行图像与分类器模型的比较

app = Flask(__name__)
@app.route('/compare', methods=['POST'])
def compare():
    # create arguments object with default classifier and neural net
    args = CompareArguments(image)
    image = request.json['image']
    args.imgs = image
    align = openface.AlignDlib(args.dlibFacePredictor)
    net = openface.TorchNeuralNet(args.networkModel, imgDim=args.imgDim, cuda=args.cuda)
    # call openface and compare image to classifier
    infer(args, align, net)
    return jsonify({'image': image}), 201

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', threaded=True)

如果我发布这样的图像

curl -i -H "Content-Type: application/json" -X POST http://localhost:5000/compare -d '{"image": [ "../images/examples/clapton-1.jpg"]}'

创建了一个新的火炬进程,可以在输出中看到ps -aux,但似乎被阻止,因为它在服务器重新加载之前不会运行

USER …

假设我有一个火炬CUDA张量,我想应用一些函数,sin()但我明确定义了该函数F.如何F在Pytorch中使用并行计算.

到目前为止,我使用的是pytorch-caffe-darknet-convert存储库.在克服了许多问题(concat和eltwise图层不可转换)后,我得到了一些看起来像暗网配置文件的东西:

python caffe2darknet.py my_prototxt.txt my_caffemodel.caffemodel new_net_file.cfg new_model.weights

有人知道如何将输出new_net_file.cfg转换为pytorch吗？另外还有另一种将caffe原型文件转换成pytorch的方法吗？
我想和caffe-tensorflow有相同的行为 我会发布我的caffe prototxt和new_net_file.cfg下面的输出作为参考.

my_prototxt:

input: "data"
input_shape {
  dim: 1
  dim: 240
  dim: 144
  dim: 240
}

layer {
  name: "conv1_1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1_1"
  convolution_param {
    num_output: 16
    pad: 3
    pad: 3
    pad: 3
    kernel_size: 7
    kernel_size: 7
    kernel_size: 7
    stride: 2
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
    engine: CUDNN
    axis: 1
  }
}
layer {
  name: …

我正在构建一个神经网络，但我不知道如何访问每一层的模型权重。

我试过了

model.input_size.weight

代码：

input_size = 784
hidden_sizes = [128, 64]
output_size = 10

# Build a feed-forward network
model = nn.Sequential(nn.Linear(input_size, hidden_sizes[0]),
                      nn.ReLU(),
                      nn.Linear(hidden_sizes[0], hidden_sizes[1]),
                      nn.ReLU(),
                      nn.Linear(hidden_sizes[1], output_size),
                      nn.Softmax(dim=1))

我希望得到重量，但我得到了

“顺序”对象没有属性“input_size”

我得到的错误TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'numpy.ndarray'>，当我尝试加载非图像数据集通过DataLoader。的版本torch和torchvision是1.0.1，和0.2.2.post3分别。Python 的版本3.7.1在Windows 10机器上。

这是代码：

class AndroDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_path):
        self.transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])

        csv_data = pd.read_csv(csv_path)

        self.csv_path = csv_path
        self.features = []
        self.classes = []

        self.features.append(csv_data.iloc[:, :-1].values)
        self.classes.append(csv_data.iloc[:, -1].values)

    def __getitem__(self, index):
        # the error occurs here
        return self.transform(self.features[index]), self.transform(self.classes[index]) 

    def __len__(self):
        return len(self.features)

我设置了加载器：

training_data = AndroDataset('android.csv')
train_loader = DataLoader(dataset=training_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) …

我正在尝试使用 PyTorch 制作一个简单的图像分类器。这是我将数据加载到数据集和 dataLoader 中的方式：

batch_size = 64
validation_split = 0.2
data_dir = PROJECT_PATH+"/categorized_products"
transform = transforms.Compose([transforms.Grayscale(), CustomToTensor()])

dataset = ImageFolder(data_dir, transform=transform)

indices = list(range(len(dataset)))

train_indices = indices[:int(len(indices)*0.8)] 
test_indices = indices[int(len(indices)*0.8):]

train_sampler = SubsetRandomSampler(train_indices)
test_sampler = SubsetRandomSampler(test_indices)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler, num_workers=16)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=test_sampler, num_workers=16)

我想分别打印出训练和测试数据中每个班级的图像数量，如下所示：

在火车数据中：

• 鞋子：20
• 衬衫：14

在测试数据中：

• 鞋子：4
• 衬衫：3

我试过这个：

from collections import Counter
print(dict(Counter(sample_tup[1] for sample_tup in dataset.imgs)))

但我收到了这个错误：

AttributeError: 'MyDataset' object has no attribute 'img'

当我尝试运行这行代码时，出现以下错误：

from torchtext.data import Field, TabularDataset, BucketIterator, Iterator


ImportError: cannot import name 'Field' from 'torchtext.data' (C:\Users\user1\anaconda3\lib\site-packages\torchtext\data\__init__.py)

我想知道是否有人知道问题可能是什么以及如何解决？

我正在尝试按照 How-To-Geek 文章“如何在 Windows 上使用 GUI 在本地运行稳定扩散”在我的 PC (Windows 11 Pro x64) 上本地安装和配置稳定扩散AI

很自然，我遇到了问题，主要是（如下面的代码所示，Torch 安装和 Pip 版本:)

这是我运行稳定扩散批处理文件时得到的结果：

venv "D:\stable-diffusion-webui-master\venv\Scripts\Python.exe"
Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 18:41:36) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]
Commit hash: <none>
Installing torch and torchvision
Traceback (most recent call last):
  File "launch.py", line 108, in <module>
    run(f'"{python}" -m {torch_command}', "Installing torch and torchvision", "Couldn't install torch")
  File "launch.py", line 55, in run
    raise RuntimeError(message)
RuntimeError: Couldn't install torch.
Command: "D:\stable-diffusion-webui-master\venv\Scripts\python.exe" -m pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 …