Dirbtinio intelekto ir gilaus mokymosi eroje PyTorch yra populiari atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, skirta Python su tenzoriniu skaičiavimu ir giliais neuroniniais tinklais. Viena iš daugelio naudingų funkcijų yra „PyTorchVideo“, kuri yra specialiai sukurta vaizdo įrašo supratimo užduotims atlikti. Šiame straipsnyje mes įsigilinsime į PyTorchVideo pasaulį, problemas, kurias jis gali mums padėti išspręsti, ir paaiškinsime, kaip ją įgyvendinti.
Pytorchas
Išspręsta: kaip įkelti iš anksto apmokytą modelį į pytorch
Išspręsta: sureguliuokite apkabinimo veido modelį pytorch
Išspręsta: pytorch mse mae
Išspręsta: pytorch ridenantis langas
Išspręsta: anaconda pytorch priklausomi langai
Išspręsta: pytorch 1.7
Išspręsta: pytorch paleidimas
Išspręsta: %27pytorch_lightning%27 neturi atributo %27metrics%27
Įvadas
Sparčiai besivystančiame giluminio mokymosi ir neuroninių tinklų pasaulyje bibliotekos ir sistemos yra būtinos norint supaprastinti ir pagreitinti kūrimo procesą. „PyTorch Lightning“ yra viena iš tokių galingų bibliotekų, sukurtų ant plačiai populiaraus „PyTorch“. „Lightning“ sukurtas taip, kad duomenų mokslininkai ir ML inžinieriai galėtų lengvai pakeisti savo modelių mastelį, išvengti pakaitinio kodo ir pagerinti bendrą skaitomumą. Tačiau dirbdami su PyTorch Lightning dažnai galite susidurti su tokiomis problemomis kaip „pytorch_lightning.metrics“ atributo klaida. Šiame straipsnyje mes išspręsime problemą ir paaiškinsime, kaip ją išspręsti, išskaidysime kodą, kad geriau suprastume. Be to, aptarsime susijusias bibliotekas ir funkcijas, susijusias su šios problemos sprendimu.