reference_points = new_reference_points.detach()什么意思
时间: 2024-05-29 18:11:41 浏览: 15
这行代码的意思是将new_reference_points的计算图(graph)从整个计算图中分离出来,得到一个新的张量(tensor)reference_points,并将其赋值给变量reference_points。这个新的张量不再与原来的计算图有任何联系,因此在反向传播时不会影响原有的梯度计算。这个操作通常用于需要对部分计算图进行微调或者重复利用的情况。
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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
```
)clone_detach_x = x.clone().detach()
`clone()`和`detach()`是PyTorch中常用的函数,用于处理张量的复制和分离操作。
`clone()`函数用于创建一个张量的副本,它会复制原始张量的数据和属性,并返回一个新的张量。这个新的张量与原始张量是完全独立的,对新张量的修改不会影响原始张量。
`detach()`函数用于分离一个张量,它会返回一个新的张量,该张量与原始张量共享相同的数据,但不再与计算图关联。这意味着对分离后的张量进行操作不会影响计算图,也不会进行梯度计算。
在代码`clone_detach_x = x.clone().detach()`中,首先使用`clone()`函数创建了`x`的副本,然后使用`detach()`函数将副本分离出来,最终将结果赋值给`clone_detach_x`。
这样做的目的是得到一个与原始张量`x`完全独立的张量,且不再与计算图关联。这在某些情况下非常有用,例如在需要对张量进行操作但不希望影响梯度计算的情况下。
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