我正在尝试运行一个名为“STFGNN”的图神经网络模型（可在GitHub上获取https://github.com/lwm412/STFGNN-Pytorch/tree/main?tab=readme-ov-file|||)在Kaggle上。但是，我遇到了几个问题：1：运行时警告：除法返回（a-mu）/std0中遇到无效值2：我尝试使用以下标准化函数：

我有一个项目需要使用llava-1.5-7b-hf来推断带有文本和纯文本数据的图像。我知道如何处理带有文本的图像，但我无法找到一种方法来推断仅文本的情况。我尝试了inputs=processor(text=conversation,images=None,return_tensors="pt").to('mps')和系统输出TypeE

我想实现一个变分自动编码器，它将一维Numpy数组（声音文件的波形）作为输入。运行该文件不会引发错误，但损失收敛到2000左右，并且重建看起来像纯粹的噪声。我使用了Goffinet等人的代码并尝试重写它以采用一维输入，因为我之前使用过他们的（二维）VAE。这是网络和转发功能的

我怎样才能让这个模型生成512x512像素或更大的图像？现在它生成64x64px图像。我尝试更改模型中的一些值，但没有成功。这些卷积层（尤其是Conv2D和Conv2DTranspose）如何工作？我不明白如何在这些层中调整图像的大小。importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfrom

我正在尝试使用MobileNetSSDv1fpn640x640使用Tensorflow对象检测API来实现对象检测算法。但我的输入图像大小为1024x25。但是当我运行训练脚本时，它给出了类似“输入尺寸必须大于33”的错误。我想知道使用MobilenetSSD时与输入图像大小相关的约束是什么，以及是

我有一份大约650页的扫描版pdf。每页都包含一些图案（花朵、几何图案等）。我的目标是从pdf中提取这些模式。供您参考，这是pdf中的一页我当前的解决方案涉及使用opencv检测轮廓并提取图案。但是，该解决方案并不能处理所有情况。该pdf每页包含不同数量的图像，并且

我有一个数据集，其中包含3个特征、2个浮点特征和1个包含33个类别的分类特征。（此处称为Float_A、Float_B和Cat_A）。我正在尝试训练CVAE来生成合成数据。数据使用以下sklearn转换器进行转换：df=df[["float_A","float_B","categorical_A"]]transformers=[('floa

这是我的代码中与该问题相关的部分：defforward_hook(module,input,output):activation.append(output)defbackward_hook(module,grad_in,grad_out):grad.append(grad_out[0])model.layer4[-1].register_forward_hook(forward_hook)model.layer4[-1].register_

我正在使用PyTorch进行图像分类。我的数据集是目录格式。我已经设置了数据管道和模型。尽管如此，我在训练验证分割中遇到了一个问题，其中某些类在训练或验证数据集中的样本为零。这是我的代码和设置的相关部分：classCustomDataset(Dataset):def__init__(self,root_dir,

我正在使用以下1DCNN模型根据时间序列数据进行特征预测任务：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassMy1DCNN(nn.Module):def__init__(self):super(My1DCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv1d(in_channe

我们如何构建一个消耗很少资源在移动设备上运行的对象识别模型？我使用了Moodle，但它没有提供很好的准确性我尝试过yolo算法，但速度很慢我还想在RaspberryPi上运行这个模型，并且我希望它也能识别远处的物体，而不仅仅是附近的物体说对了，要在资源有限的设备（如手机和树莓

我正在Jupyter笔记本上开发一个深度学习项目。安装TensorFlow并尝试加载后，导入过程需要很长时间，有时超过6分钟而无法完成。即使当我尝试仅从TensorFlow导入特定函数时，我也会遇到同样的问题。我尝试了几个故障排除步骤来解决此问题：我尝试多次重新安装TensorFlow

我有一个由3个conv2D层和ReLU激活组成的模型。它将标准化为区间[0,1]的灰度图像作为输入。输入图像有一些黑色区域、一些白色区域和其他区域。但是，输出动态范围被压缩到[0.4,0.401]。所有图像都是灰色的，即使在重新规范化将它们带回[0,255]之后也是如此。我有

我正在尝试将PyTorch功能合并到scikit-learn环境中（特别是Pipelines和GridSearchCV），因此一直在研究skorch神经网络的标准文档示例看起来像importtorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfromskorchimportNeuralNetClassifierclassMyModule

我正在TensorFlow中训练暹罗网络进行图像配准，但遇到一个问题，所有变量的梯度均为None。该网络采用一对图像（固定和移动）并输出仿射参数将移动图像与固定图像对齐的变换。模型、损失函数和训练步骤定义如下：模型：importtensorflowastfimporttensorflow_addonsa

我想创建一个递归模型来解决我所知道的最简单的序列，即算术级数。以a作为基础，d作为步长，序列如下：a,a+d,a+2d,a+3d,a+4d,...为了解决这个问题，将隐藏状态表示为h，模型必须学习一个简单的2*2矩阵。这其实就是设置h1=t0.

我正在研究语言任务的多类分类（4类），并使用BERT模型进行分类任务。我正在关注这篇博文NLP的迁移学习：微调BERT用于文本分类我的BERT微调模型返回nn.LogSoftmax(dim=1)我的数据非常不平衡，所以我使用了|||计算类别的权重并使用损失中的权重。

我有一个不平衡的PyTorch数据集。A和V样本的数量远低于其他样本我想平衡我的数据集，即使我必须删除属于主流类的样本。怎么办？现在，如果某些类的数量超过某个固定值，我只需删除某些类的样本。这在技术上比较复杂并且不方便。也许有一些sklearn或PyTorch方法可

我有三个经过训练的二元分类模型，它们在输出层使用sigmoid激活进行训练。第一个模型返回从0到1的概率标量，以检查图像是否为数字零或不是。第二个模型返回从0到1的概率标量来检查图像是否是数字ONE或否。第三个模型返