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我试图在 Mac OS X 上编译 pytorch NO_CUDA=1 python setup.py install，但出现以下错误：

使用 anaconda 安装 pytorch 时，我不断收到 Conda 运行时错误

我用来安装 PyTorch 的命令是

我找不到任何命令来卸载和删除所有 PyTorch 依赖项。甚至在pytorch.org网站上。

我安装了 PyTorch

我正在尝试通过加载我自己的数据来增加此处找到的 MNIST。为此，我有 numpy arrays training_x，training_y我将其转换如下：

【注意原文training_y是scikit-learn的LabelEncoder的输出】

并通过执行以下操作添加到 DataLoader：

训练时我收到以下错误：

我尝试将输入张量更改为浮动、双倍和长，但似乎我仍然缺少一些重要的东西。

如何让模型接受我的输入？

我想在 PyTorch 中编写一个简单的自动编码器并使用BCELoss，但是，我得到了 NaN，因为它期望目标在 0 和 1 之间。有人可以发布一个简单的 BCELoss 用例吗？

我为Joel 的 FizzBu​​zz 实现制作了 3 个神经网络，每个都使用 Numpy、TensorFlow 和 Pytorch。使用相同的超参数和 1k epoch，我的 numpy 脚本收敛到 0.002 损失，但我的 pytorch 和 tensorflow 仍然在 0.6 左右跳跃。有人可以帮我弄清楚发生了什么。我不认为 Google 和 [Facebook + Nvidia] 仅仅为了 GPU 提升而做出了比 Numpy 更重要的事情。我的代码如下

麻木的

火炬

TensorFlow

我正在使用这个函数来计算我的输出的标准偏差。我在 2000 个示例上评估我的模型，每批 4 个。我可以只取每批的标准偏差，然后除以 2000 吗？

我想构建一个堆叠的自动编码器或递归网络。这些是构建动态神经网络所必需的，它可以在每次迭代中改变其结构。

例如，我首先训练

接下来，我想使用以前的 fc1 和 fc2 进行训练

如何在单一模型中构建这些网络？

当我在主函数的这一行中调用 pytorch 中的 Network.parameters() 时出现问题：optimizer = optim.SGD(Network.parameters(), lr=0.001,momentum=0.9)

我得到错误代码：

TypeError: parameters() missing 1 required positional argument: 'self'

我的网络是在这个类中定义的

很确定我正确导入了所有的火炬模块。关于我在这里做错了什么的任何想法？

谢谢！

这可能是一个初学者的问题，但是：当使用 pytorch 运行图像分类器构建时，我收到此错误：

我这样定义网络类：

很确定我正确导入了所有相关的 pytorch 库模块。（将 torch.nn 导入为 nn 并
导入 torch）

关于我做错了什么的任何想法？

谢谢！