小编Bri*_*nto的帖子

我已经建立了一个数据集，我正在对我正在加载的图像进行各种检查。然后我将此 DataSet 传递给 DataLoader。

在我的 DataSet 类中，如果图片未通过我的检查，我将样本作为 None 返回，并且我有一个自定义 collat​​e_fn 函数，该函数从检索到的批次中删除所有 None 并返回剩余的有效样本。

然而，此时返回的批次可能具有不同的大小。有没有办法告诉 collat​​e_fn 继续获取数据，直到批量大小达到一定长度？

class DataSet():
     def __init__(self, example):
          # initialise dataset
          # load csv file and image directory
          self.example = example
     def __getitem__(self,idx):
          # load one sample
          # if image is too dark return None
          # else 
          # return one image and its equivalent label

dataset = Dataset(csv_file='../', image_dir='../../')

dataloader = DataLoader(dataset , batch_size=4,
                        shuffle=True, num_workers=1, collate_fn = my_collate )

def my_collate(batch): # batch size 4 [{tensor …

上个月他们发布了与窗口的张量流可比性.看看我安装了python 3.6并运行的文档

pip install tensorflow-gpu 

但它找不到它,因此不安装它.

could not find a version that satisfies the requirements tensorflow-gpu(from versions)

我错过了什么基本的东西？我该如何解决或绕过这个？

可以将纯 HTLM、CSS 和 JavaScript 中的不透明彩色叠加层添加到图像中，但使用 Material-UI 时我遇到了一些问题。

<Card>
   <CardMedia>
      <img alt="" src={this.props.Webpull} />
   </CardMedia>    
</Card>

这将添加一张卡片并将图像嵌入其中。

当我单击图像 rgb(0,0,255,0.3) 时，如何在其顶部添加叠加层，并使叠加层永远保留？

谢谢！

当我跑

pip install twisted

在Windows的命令行中,它开始安装包,直到流线出现.

failed building wheel for twisted 

pip然后很快坠毁,说它安装失败了.

为什么是这样 ？

有没有办法围绕它安装扭曲？

我的车轮版本是0.29,Windows 10.扭曲安装在python 2.7上罚款

谢谢

我有一个 sigmoid 函数的列表输出作为 PyTorch 中的张量

例如

output (type) = torch.Size([4]) tensor([0.4481, 0.4014, 0.5820, 0.2877], device='cuda:0',

在进行二元分类时，我想将所有值从 0.5 变为 0，将高于 0.5 的值变为 1。

传统上，您可以使用 NumPy 数组使用列表迭代器：

output_prediction = [1 if x > 0.5 else 0 for x in outputs ]

这会起作用，但是我稍后必须将 output_prediction 转换回张量才能使用

torch.sum(ouput_prediction == labels.data)

其中labels.data 是标签的二进制张量。

有没有办法将列表迭代器与张量一起使用？

我只能在pytorch源代码（https://github.com/pytorch/pytorch/blob/2367face24afb159f73ebf40dc6f23e46132b770/torch/tical.py#L783）中找到以下函数调用：

_VF.unique_dim()和torch._unique2()

但它们没有指向目录中的其他任何地方