例如,在Caffe中,应该在内部产品(完全连接)层中定义num_output.这个输出数是什么意思？
在CIFAR-10 TensorFlow教程中,我遇到了以下行:
images, label_batch = tf.train.batch(
[image, label],
batch_size=batch_size,
num_threads=num_preprocess_threads,
capacity=min_queue_examples + 3 * batch_size)
该功能tf.train.batch()似乎只作为输入一个图像和一个标签.然后如何创建具有多个图像的批处理？
每次我在 VS Code 中运行代码（使用 Ctrl-Shift+B 运行 Python 代码）时，VS Code 都会不断要求我“选择要运行的构建任务”，而不是仅仅运行脚本（像以前一样）。我确实只定义了一项任务。如何解决这个问题呢？
是否可以torch.utils.data.random_split()在拆分数据集时修复种子，以便可以重现测试结果？
在 PyTorch 中，给定一个长度为的张量（向量）n，如何将其扩展几个维度，将张量中的每个条目增强并复制到这些维度？例如，给定一个 size 的张量，(3)将其扩展为 size= (3,2,5,5)，使得添加的维度具有原始张量的相应值。在这种情况下，令 size=(3)和 vector=[1,2,3]使得 size 的第一个张量(2,5,5)具有值1，第二个张量具有所有值2，第三个张量具有所有值3。
另外，如何将size向量展开(3,2)为(3,2,5,5)？
我能想到的一种方法是使用 Ones-Like 创建一个相同大小的向量，然后用 einsum 创建一个相同大小的向量，但我认为应该有一种更简单的方法。
在Matlab中是否存在高斯滤波函数的导数？将高斯滤波器与[1 0 -1]进行卷积以获得结果是否合适？
我从Ubuntu终端更改了环境变量LD_LIBRARY_PATH(因为我收到了一个错误),当我从终端运行代码(Python代码)时应用了更改.但是,当我从Visual Studio代码运行相同的脚本时,错误仍然存在.如何更新环境变量以便Visual Studio Code也能看到它？
我尝试了几种解决方案，这些解决方案暗示了当 CUDA GPU 可用并且安装了 CUDA 但Torch.cuda.is_available()返回False. 他们确实提供了帮助，但只是暂时的，这意味着torch.cuda-is_available()报告 True 但过了一段时间，它又切换回 False。我使用 CUDA 9.0.176 和 GTX 1080。我应该怎么做才能获得永久效果？
我尝试了以下方法：
https://forums.fast.ai/t/torch-cuda-is-available-returns-false/16721/5 https://github.com/pytorch/pytorch/issues/15612
注意：当torch.cuda.is_available()工作正常但在某些时候切换到 时False，我必须重新启动计算机，然后它再次工作（一段时间）。
我知道有人问过类似的问题，但在这个简单的设置中，我发现的内容对我来说并不是很清楚。鉴于此目录树，我如何从file1.pyinto导入函数file2（我们从 中调用解释器file2.py）？我希望此设置在位置main_folder上独立工作，也就是说，如果我复制main_folder到不同的目录，导入仍然可以正常工作。
main_folder
folder1
file1.py (with a function func())
folder2
file2.py
每当我尝试将变量移动到 pytorch 中的 cuda 时（例如torch.zeros(1).cuda()，我收到错误消息“AssertionError：Torch 未在启用 CUDA 的情况下编译”。此外，torch.cuda.is_available()返回False.
我已经阅读了几个解决此错误的答案，但由于某种原因，多次尝试重新安装 cuda 和 putorch 并没有改变任何内容。以下是我使用的一些设置：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11 -c pytorch-nightly
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
但同样的错误仍然存在。可能是什么问题？
一些设置：我使用的是 Ubuntu 20.04，GPU 是 RTX 2080，nvidia-smi工作正常（NVIDIA-SMI 460.91.03，驱动程序版本：460.91.03，（最大可能）CUDA 版本：11.2）