问题标签 [pytorch-ignite]

我正在尝试使用火炬实现对角 BiLSTM。我准备了 CBAM 模型，还有本文中提到的空间门。我定义 conv2d 层的代码如下。

但是当我尝试将张量从 torch.nn 传递给 conv2d 层时，我收到以下错误。

我试图在 inps 变量中打印张量，它们看起来像这样

RuntimeError：具有多个值的张量的布尔值不明确

请帮帮我。我是手电筒的新手，希望得到任何答案。

我最近开始使用 Ignite，我发现它非常有趣。我想使用torch.optim模块中的 LBFGS 算法作为优化器来训练模型。

这是我的代码：

引发的错误是： TypeError: step() missing 1 required positional argument: 'closure'

我知道为 LBFGS 的实现定义一个闭包是必需的，所以我的问题是如何使用 ignite 来做到这一点？还是有另一种方法可以做到这一点？

我使用来自https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/summarization的人工智能摘要——最先进的结果。

我应该自己训练它以获得比原始拥抱脸 github 训练脚本中使用的时间更长的摘要输出吗？ ：

当我做推理时

我得到了 200 个标记的良好输出，但其余文本是

有没有办法像在 keras 中一样使用 pytorch-ignite 在进度条的末尾编写验证指标？

现在，我正在使用 ProgressBar.log_message（下面的示例）来打印相关指标，但这样做会在每个 epoch 结束时打印在新行上。我希望消息打印在栏的末尾，没有换行符。

为了进一步澄清，这是我现在得到的输出：

这就是我想要的：

正如您在上面看到的，我正在尝试运行 Optuna 试验来为我的 CNN 模型搜索最佳超参数。

但是，当我运行上面的代码来调整并找出我的最佳参数时，发生了跟随错误，即使我仍然得到 epoch 损失和值，试验似乎也失败了。请指教谢谢！

我正在尝试将 ignite.engine 中的 create_supervised_evaluator 与我的自定义指标一起使用

但是evaluator.state.metrics.keys()正在返回空状态字典。

我正在使用 PyTorch == 1.7.1 和 pytorch-ignite 0.4.2 。任何人都可以让我知道我哪里出错了。

我一直在使用 pytorch ignite 中的指标，并且遇到了将 ignite 对象传递给其他 ignite 对象的问题，例如这段代码

ignite.exceptions.NotComputableError: Confusion matrix must have at least one example before it can be computed.即使混淆矩阵没有失败，也会抛出。当我尝试计算 F beta 分数（通过精度和召回对象）时，也发生了同样的问题。我尝试了一些实验，例如在传递之前不计算混淆矩阵或再次更新数据但没有成功。

我究竟做错了什么？这种行为对我来说似乎很奇怪，即使深入研究我似乎无法弄清楚的文档，也没有出现相关的谷歌搜索结果。

这是我的代码，我使用 pytorch-ignite。样本标签的形状是 (batch_size,)，我的网络输出 y_pred 是 (batch_size,10)，10 是我的班级人数。我 criterion = F.cross_entropy用作损失函数。一个时代结束后，我有一个错误，如：

这是我的调试部分截图：

从你可以看到y的形状是 (16,) 并且y_pred的形状是 (16,10) 并且y_shape和y_pred_shape都是 16

我想在 PyTorch-ignite 的自定义指标中使用 sklearn 的 f1_score。
我找不到好的解决方案。虽然在 PyTorch-ignite 的官网上，有一个解决方案

，如果你需要有一个f1分数微/宏/加权，你可以不使用这个例子。

如何在 sklearn 库中使用自定义指标？