// Create an example input
auto example_input = torch::randn({ 1, 10 });
// NOTE: torch::jit::trace is a function:
auto traced_model = torch::jit::trace(model, example_input);
// Save TorchScript module
traced_model.save("model_traced.pt");
std::cout
Mein Code ist falsch oder Torch :: Jit :: Trace ist nicht in Libtorch verfügbar? in C ++ und laden Sie es in Python.
// Create an example input auto example_input = torch::randn({ 1, 10 });
// NOTE: torch::jit::trace is a function: auto traced_model = torch::jit::trace(model, example_input);
// Save TorchScript module traced_model.save("model_traced.pt"); std::cout Mein Code ist falsch oder Torch :: Jit :: Trace ist nicht in Libtorch verfügbar? in C ++ und laden Sie es in Python.
Ich habe einen tiefen Lernmodus, den ich in der JIT -transformierten Weise durch:
verwandeltemy_function_checked = checkify.checkify(model.apply)
model_jitted = jax.jit(my_function_checked)
err,...
Ich habe einen tiefen Lernmodus, den ich in der JIT -transformierten Weise durch:
verwandeltemy_function_checked = checkify.checkify(model.apply)
model_jitted = jax.jit(my_function_checked)
err,...
Bei der Verwendung der Funktion Torch.fft.rfft von PyTorch habe ich festgestellt, dass die Angabe eines Ausgabetensors mithilfe des Parameters out langsamer ist, als die Ausgabe intern von PyTorch...
Bei der Verwendung der Funktion Torch.fft.rfft von PyTorch habe ich festgestellt, dass die Angabe eines Ausgabetensors mithilfe des Parameters out langsamer ist, als die Ausgabe intern von PyTorch...
Ich erhalte einen Segmentierungsfehler, wenn ich versuche, Speicher vom GST-Puffer in den Torch-Tensor zu kopieren. Hier ist Code. Ich werde markieren, woher der Segfault stammt:
static...