torch.clip()和torch.clamp()区别是啥

torch.clip()和torch.clamp()的功能类似，都是将张量中的数值限制在指定范围内。不同之处在于，torch.clip()将值裁剪到指定范围，即小于指定范围的数值设置为下限值，大于指定范围的数值设置为上限值；而torch.clamp()则将小于下限的数值设置为下限，将大于上限的数值设置为上限，而在下限和上限之间的数值则不做处理。

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def find_preferences_2d(self, *losses): assert len(losses) >= 2 grads = [] for loss in losses: self.optimizer_actor.zero_grad() self.optimizer_critic.zero_grad() grad = torch.autograd.grad(loss, self.model.actor.parameters(), retain_graph=True, create_graph=self.adaptive)[0] torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.actor.parameters(), self.max_grad_norm) grad = torch.flatten(grad) grad = torch.squeeze(grad) grads.append(grad) total_grad = grads[1] - grads[0] print("total_grad:",total_grad) nom = torch.dot(total_grad, grads[0]) #相同类型矩阵做点积 den = torch.norm(total_grad) ** 2 eps = nom/(den + self.adam_eps) eps = torch.clamp(eps, 0, 1) pareto_loss = eps*grads[0] + (1-eps)*grads[1] pareto_loss = torch.norm(pareto_loss) ** 2 return [1-eps, eps], pareto_loss

这段代码实现了一个二维偏好查找函数（_preferences_2d）。它接收任意数量损失函数（losses）作为参数，但至少需要两个损失函数首先，代码创建一个空列表grad，用于存储损失函数对模型参数的梯度。

然后，使用一个循环遍历每个损失函数。在每个迭代中，代码先将模型的actor和critic优化器的梯度清零，然后使用torch.autograd.grad函数计算损失函数对actor参数的梯度。其中，retain_graph参数设置为True表示保留计算图以供后续使用，create_graph参数根据self.adaptive的值决定是否创建计算图。接着，代码使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_函数对actor参数的梯度进行裁剪，以防止梯度爆炸问题。最后，代码将梯度展平成一维张量，并将其添加到grads列表中。

接下来，代码计算总梯度（total_grad），即第二个损失函数的梯度减去第一个损失函数的梯度。然后，代码使用torch.dot函数计算total_grad和grads[0]之间的点积（内积）。接着，代码计算total_grad的范数的平方，并将其保存在den变量中。

接下来，代码计算一个比例系数eps，用于加权求和grads[0]和grads[1]以得到pareto_loss。eps的计算公式为eps = nom / (den + self.adam_eps)，其中nom是total_grad和grads[0]的点积，self.adam_eps是一个小的常数，用于避免除零错误。然后，代码使用torch.clamp函数将eps限制在0和1之间。

最后，代码计算pareto_loss，即eps乘以grads[0]加上(1-eps)乘以grads[1]的范数的平方。

函数返回一个长度为2的列表，其中第一个元素是[1-eps, eps]，第二个元素是pareto_loss。

总体而言，这段代码是用于在二维空间中查找偏好的函数。它通过计算损失函数的梯度差异和权重系数来确定最佳的权衡解。

pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) samples, targets = mixup_fn(data, target) output = model(samples) optimizer.zero_grad() if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) scaler.scale(loss).backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1) index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1) index = index[:, :x.size(1)] index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错： File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 622, in forward index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1) # target.data.view(-1, 1). RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as self tensor 帮我看看如何修改源代码

从错误信息来看，`index`张量的维度和`target`张量不匹配。你可以尝试检查以下`target`张量的形状，看是否存在问题。同时，你可以在 `index.scatter_` 操作之前，将 `index` 张量的最后一维进行裁剪，使其与 `output` 张量的最后一维相同，例如：

index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8)
target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1)
index = index[:, :x.size(-1)]  # 裁剪最后一维
target = target[:, :x.size(-1)]  # 裁剪最后一维
index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1)

另外，你还需要检查 `target` 张量是否位于正确的设备上，可在 `forward` 方法中添加以下代码，将 `target` 张量移动到与 `x` 张量相同的设备上：

target = target.to(x.device)