Dive-into-DL-PyTorch

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Run in a docker container (#140)

Siyuan-Liu5896

**bug描述** 没有bug，是书写错误 **版本信息** pytorch: torchvision: torchtext: ... 原文： > state_dict是一个从参数名称**隐射**到参数**Tesnor**的字典对象。 疑似出错的地方： 隐射 => 映射？ Tesnor => Tensor？

hhmy27

Wangjiamin1

报错是这一句 **d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size, None, None, optimizer)** 报错如下： **RuntimeError: Tensor for 'out' is on CPU, Tensor for argument #1 'self' is on CPU, but expected them to...

liyuxuanzzz

**bug描述** 描述一下你遇到的bug, 例如报错位置、报错信息（重要, 可以直接截个图）等 3.5节fashion-mnist.ipynb ModuleNotFoundError: No module named 'torchtext' **版本信息** pytorch:1.5 torchvision:0.6 torchtext: ...

fun1024

这本书讲的比较系统，讲的深入浅出，本人获益匪浅，希望后续能有FCN章节的更新。

zhouzhikwo

**bug描述** 描述一下你遇到的bug, 例如报错位置、报错信息（重要, 可以直接截个图）等 您好，9.1和9.2的数据集图片是不是没放上去 **版本信息** pytorch:1.5 torchvision: torchtext: ...

km1562

3.6节train_ch3函数loss计算和sgd问题

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**bug描述** 3.6节train_ch3函数，如果传入的loss已经是求过平均的，train_l_sum每次只累加一个batch的平均值，最后却除以总样本数，打印的loss结果就会很小，例如3.9节的调用。 如果每个batch不一样大（例如Fashion-MNIST设置batch_size=256时，最后一个batch是96），当optimizer=None时，默认的sgd传入batch_size应该会在最后一个batch造成误差，似乎应该使用y.shape[0]。 另外train_ch5是用batch_count，如果batch大小不一致，最后打印的loss也应该会有微小误差。 ```python def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size, params=None, lr=None, optimizer=None): for epoch in range(num_epochs): train_l_sum, train_acc_sum, n = 0.0, 0.0, 0 for X, y in...

jhj0411jhj

正常copy，出现下面问题，不知道怎么处理，求帮助 def evaluate_accuracy(data_iter, net): acc_sum, n = 0.0, 0 for X, y in data_iter: acc_sum += (net(X).argmax(dim=1) == y).float().sum().item() n += y.shape[0] return acc_sum / n print(evaluate_accuracy(test_iter, net)) --------------------------------------------------------------------------- RuntimeError...

CKing111

**bug描述**  `state = None`放在了`for epoch in range(num_epochs)`上. 因此,在新的epoch中,state实际上没有被初始化,而是使用上一epoch最后一次迭代最后一个时间步的state, 这样并不合理. 要把`state = None`放在了`for epoch in range(num_epochs)`下面,`for X, Y in data_iter`上面 **版本信息** pytorch: 1.6.0 torchvision: 0.7.0 torchtext: ...

jianli-Alex