real_label = Variable(torch.ones(2)).to(device)
时间: 2023-11-26 08:02:21 浏览: 44
好的,你的第二个问题是让我解释一下这行代码的含义,对吗?
这行代码的作用是创建一个长度为2的张量,每个元素都初始化为1,并将其转移到指定的设备上(如果有的话)。具体来说,这个张量是用PyTorch中的Variable方法创建的,它是一个可以自动计算梯度的张量,并且可以被用于构建计算图。在最新版本的PyTorch中,Variable已经被弃用,因为张量(Tensor)现在已经具有自动求导功能,所以可以直接使用张量来进行计算。
在这行代码中,我们使用了torch.ones方法来创建一个长度为2的张量,每个元素都初始化为1。然后,我们调用to方法将其转移到指定的设备上(如果有的话),这里我们使用了变量device来指定设备。如果没有指定设备,那么张量将被转移到默认的设备上,通常是CPU。
希望这个回答能够帮到你!
相关问题
real_label = Variable(torch.ones(1)).to(device)
这段代码使用 PyTorch 创建了一个大小为 1 的张量,并将其赋值为 1,然后使用 `Variable` 将其封装为一个变量,并将其移动到指定的设备上。具体来说,`torch.ones(1)` 创建一个大小为 1 的张量,并将其赋值为 1,`Variable` 将其封装为一个变量,这样就可以在计算图中进行操作,`to` 方法将其移动到指定的设备上(例如 GPU)。通常情况下,这段代码用于生成真实样本的标签,这些标签的值都是 1,表示这些样本是真实的。
def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty,return self.loss_D + gradient_penalty出现错误:TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'
这个错误是因为在 calc_gradient_penalty 函数中,如果 gradients2 是 None,则会返回 None。在 get_loss 函数中,如果 gradient_penalty 是 None,则返回的就是 self.loss_D + None,这导致了 TypeError 错误。
为了解决这个问题,你可以在 calc_gradient_penalty 函数中添加一个条件判断,如果 gradients2 是 None,则返回 0.0,而不是 None。这样,当计算 gradient_penalty 时,即使 gradients2 是 None,也不会导致错误。修改后的代码如下:
```
def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data):
alpha = torch.rand(1, 1)
alpha = alpha.expand(real_data.size())
alpha = alpha.cuda()
interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data)
interpolates = interpolates.cuda()
interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True)
disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates)
s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda()
gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates,
grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(),
create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0]
gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates,
grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(),
create_graph=True, retain_graph=True,
only_inputs=True, allow_unused=True)[0]
if gradients2 is None:
return 0.0
gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \
(((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA)
return gradient_penalty
def get_loss(self, net,fakeB, realB):
self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach())
self.D_fake = self.D_fake.mean()
self.D_fake = (self.D_fake + x).mean()
# Real
self.D_real, x = net.forward(realB)
self.D_real = (self.D_real+x).mean()
# Combined loss
self.loss_D = self.D_fake - self.D_real
gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data)
if gradient_penalty == None:
gradient_penalty = 0.0
return self.loss_D + gradient_penalty
```
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