reference_points = new_reference_points.detach()什么意思

时间: 2024-05-29 14:11:41 浏览: 144
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pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现

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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class DropBlock_Ske(nn.Module): def __init__(self, num_point, block_size=7): super(DropBlock_Ske, self).__init__() self.keep_prob = 0.0 self.block_size = block_size self.num_point = num_point self.fc_1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.fc_2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, input, keep_prob, A): # n,c,t,v self.keep_prob = keep_prob if not self.training or self.keep_prob == 1: return input n, c, t, v = input.size() input_attention_mean = torch.mean(torch.mean(input, dim=2), dim=1).detach() # 32 25 input_attention_max = torch.max(input, dim=2)[0].detach() input_attention_max = torch.max(input_attention_max, dim=1)[0] # 32 25 avg_out = self.fc_1(input_attention_mean) max_out = self.fc_2(input_attention_max) out = avg_out + max_out input_attention_out = self.sigmoid(out).view(n, 1, 1, self.num_point) input_a = input * input_attention_out input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach() input_abs = input_abs / torch.sum(input_abs) * input_abs.numel() gamma = 0.024 M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype) M = torch.matmul(M_seed, A) M[M > 0.001] = 1.0 M[M < 0.5] = 0.0 mask = (1 - M).view(n, 1, 1, self.num_point) return input * mask * mask.numel() / mask.sum()

这段代码定义了一个名为DropBlock_Ske的PyTorch模型类。该类继承自nn.Module基类，并实现了模型的前向传播逻辑。 在初始化方法中，定义了一些模型的属性，包括keep_prob、block_size、num_point等。...

pt_x_bc_var = Variable(torch.from_numpy(x_bc_var).float(), requires_grad=False) pt_x_in_pos_one = Variable(torch.from_numpy(x_in_pos_one).float(), requires_grad=False) pt_x_in_zeros = Variable(torch.from_numpy(x_in_zeros).float(), requires_grad=False) pt_t_in_var = Variable(torch.from_numpy(t_in_var).float(), requires_grad=False) pt_u_in_zeros = Variable(torch.from_numpy(u_in_zeros).float(), requires_grad=False) # 求边界条件的损失 net_bc_right = net(torch.cat([pt_x_in_zeros, pt_t_in_var], 1)) # u(0,t)的输出 mse_u_2 = mse_cost_function(net_bc_right, pt_u_in_zeros) # e = 0-u(0,t) 公式（2） net_bc_left = net(torch.cat([pt_x_in_pos_one, pt_t_in_var], 1)) # u(1,t)的输出 mse_u_3 = mse_cost_function(net_bc_left, pt_u_in_zeros) x_0 = torch.cat([pt_x_in_zeros, pt_t_in_var], 1) x_1 = torch.cat([pt_x_in_pos_one, pt_t_in_var], 1) pt_x_0 = x_0.detach().requires_grad_(True) pt_x_1 = x_1.detach().requires_grad_(True) net_bc_right.requires_grad_(True) net_bc_left.requires_grad_(True) u_x_0 = torch.autograd.grad(net_bc_right, pt_x_0, grad_outputs=torch.ones_like(net_bc_right), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_x_1 = torch.autograd.grad(net_bc_left, pt_x_1, grad_outputs=torch.ones_like(net_bc_left), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_xx_0 = torch.autograd.grad(u_x_0, pt_x_0, grad_outputs=torch.ones_like(u_x_0), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_xx_1 = torch.autograd.grad(u_x_1, pt_x_1, grad_outputs=torch.ones_like(u_x_1), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1)这串代码有什么问题吗？该怎么解决

这段代码没有明显的语法问题，但是有可能会导致梯度计算的错误，因为在计算 u_x_0, u_x_1, u_xx_0, u_xx_1 的时候，使用了 detach() 方法，这会使得计算图中的某些节点与原来的计算图断开，从而导致梯度无法传递到...

def forward(self, data, org_edge_index): x = data.clone().detach() edge_index_sets = self.edge_index_sets device = data.device batch_num, node_num, all_feature = x.shape x = x.view(-1, all_feature).contiguous() gcn_outs = [] for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

这是一个PyTorch模型的前向传播函数，它接受两个参数：data和org_edge_index。该函数使用GCN（图卷积神经网络）来处理输入数据，并返回一个输出张量。具体实现细节可以参考代码中的注释。

def forward(self, l, ab, y, idx=None): K = int(self.params[0].item()) T = self.params[1].item() Z_l = self.params[2].item() Z_ab = self.params[3].item() momentum = self.params[4].item() batchSize = l.size(0) outputSize = self.memory_l.size(0) # the number of sample of memory bank inputSize = self.memory_l.size(1) # the feature dimensionality # score computation if idx is None: # 用 AliasMethod 为 batch 里的每个样本都采样 4096 个负样本的 idx idx = self.multinomial.draw(batchSize * (self.K + 1)).view(batchSize, -1) # sample positives and negatives idx.select(1, 0).copy_(y.data) # sample weight_l = torch.index_select(self.memory_l, 0, idx.view(-1)).detach() weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = torch.bmm(weight_ab, l.view(batchSize, inputSize, 1)) if self.use_softmax: out_ab = torch.div(out_ab, T) out_l = torch.div(out_l, T) out_l = out_l.contiguous() out_ab = out_ab.contiguous() else: out_ab = torch.exp(torch.div(out_ab, T)) out_l = torch.exp(torch.div(out_l, T)) # set Z_0 if haven't been set yet, # Z_0 is used as a constant approximation of Z, to scale the probs if Z_l < 0: self.params[2] = out_l.mean() * outputSize Z_l = self.params[2].clone().detach().item() print("normalization constant Z_l is set to {:.1f}".format(Z_l)) if Z_ab < 0: self.params[3] = out_ab.mean() * outputSize Z_ab = self.params[3].clone().detach().item() print("normalization constant Z_ab is set to {:.1f}".format(Z_ab)) # compute out_l, out_ab out_l = torch.div(out_l, Z_l).contiguous() out_ab = torch.div(out_ab, Z_ab).contiguous() # # update memory with torch.no_grad(): l_pos = torch.index_select(self.memory_l, 0, y.view(-1)) l_pos.mul_(momentum) l_pos.add_(torch.mul(l, 1 - momentum)) l_norm = l_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_l = l_pos.div(l_norm) self.memory_l.index_copy_(0, y, updated_l) ab_pos = torch.index_select(self.memory_ab, 0, y.view(-1)) ab_pos.mul_(momentum) ab_pos.add_(torch.mul(ab, 1 - momentum)) ab_norm = ab_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_ab = ab_pos.div(ab_norm) self.memory_ab.index_copy_(0, y, updated_ab) return out_l, out_ab

这是一个 Python 中定义的函数，函数名为 forward。该函数有五个参数：l、ab、y、idx 和 self。其中，self 是该类的实例对象，l、ab、y、idx 为输入的数据，分别代表亮度、颜色和标签，其中 idx 可以为 None。...

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'

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...

def learn(self): if not self.memory.ready(): return states, actions, rewards, next_states, terminals = self.memory.sample_buffer() batch_idx = np.arange(self.batch_size) states_tensor = T.tensor(states, dtype=T.float).to(device) rewards_tensor = T.tensor(rewards, dtype=T.float).to(device) next_states_tensor = T.tensor(next_states, dtype=T.float).to(device) terminals_tensor = T.tensor(terminals).to(device) with T.no_grad(): q_ = self.q_target.forward(next_states_tensor) q_[terminals_tensor] = 0.0 target = rewards_tensor + self.gamma * T.max(q_, dim=-1)[0] q = self.q_eval.forward(states_tensor)[batch_idx, actions] loss = F.mse_loss(q, target.detach()) self.q_eval.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.q_eval.optimizer.step() self.update_network_parameters() self.epsilon = self.epsilon - self.eps_dec if self.epsilon > self.eps_min else self.eps_min

这是一段代码，看起来是用于强化学习中的Q-learning算法的训练过程。可以看出，这段代码中包含了经验回放、更新目标网络、计算Q值、计算损失函数、反向传播、更新网络参数等步骤。其中，Q-learning算法是一种基于值...

if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x逐行解析

5. 如果选取的新大小new_resize与x的第3个维度大小不同，则使用双三次插值方法（mode="bicubic"）将x的大小调整到新的大小new_resize。 6. 将调整后的x从计算图中分离出来（detach），然后返回。这个操作是为了避免...

解释代码：if __name__ == '__main__': ae_path = '../results/AE/best.pth' img_path = '../data/comsol_format_figures_simplify_copy' ae_model = AE(features_num = 700) ae_model.load_state_dict(torch.load(ae_path)) ae_model.eval() for idx, filename in enumerate(os.listdir(img_path)): img = cv2.imread(img_path + '/' + filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 灰度图读取图片 img_tensor = transforms.ToTensor()(img) img_tensor = img_tensor.view(1, 1, 128, 128) output, features = ae_model(img_tensor) arr = features.detach().numpy() file_dir = '../data/mlp_train/output_' + str(idx + 1) + '.txt' np.savetxt(file_dir, arr)

这段代码是一个主程序，主要实现了对图像进行特征提取并保存的功能。 首先，在 if __name__ == '__main__': 的条件下执行以下代码： 1. 定义变量 ae_path，表示自动编码器模型的路径。 2. 定义变量 img_path，...

def get_input(self, batch, k): x = batch[k] if len(x.shape) == 3: x = x[..., None] x = x.permute(0, 3, 1, 2).to(memory_format=torch.contiguous_format).float() if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x解析

这段代码是一个函数get_input，它用于将输入数据batch中的指定键值k取出来，并做一些预处理，最终返回一个张量x。具体来说，该函数的实现包括以下几个步骤： 1. 取出batch中键值为k的数据，并将其赋值给变量x。...

for i, (x_test, c_test) in enumerate(test_dataloader): _, _, _ = vae(x_test, c_test) real_y = gan(vae.latent) z = torch.rand_like(vae.latent) fake_y = gan(z) gan_real_loss = gan_criterion(real_y, torch.ones_like(real_y)) gan_fake_loss = gan_criterion(fake_y, torch.zeros_like(fake_y)) real_score = 1-gan_real_loss.mean().detach() fake_score = gan_fake_loss.mean().detach() real_score_mean.append(real_score.numpy()) fake_score_mean.append(fake_score.numpy())

这是一个使用GAN评估VAE生成样本质量的代码段。代码中首先从测试集中读取图像和标签，然后将它们输入到VAE模型中进行编码解码，得到重构图像和潜在变量。接着，将潜在变量输入到已经训练好的GAN模型中，得到GAN的...

请帮我评估一下，我一共有9000行训练数据，代码如下：def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.fc4 = nn.Linear(24, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv')

根据你提供的代码，我认为你的模型可能存在一些问题。具体来说： 1. 数据处理部分：你的代码中首先对数据进行了透视操作，然后将数据分成了x_train和y_train两部分。x_train中只包含了前三列数据，而y_train中只...

def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.dropout=nn.Dropout(0.5) self.fc4 = nn.Linear(24, 48) self.fc5 = nn.Linear(48, 96) self.fc6 = nn.Linear(96, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.dropout(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc5(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc6(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.05) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv') 如果我想要使用学习率调度器应该怎么操作

如果您想使用学习率调度器，可以先创建一个学习率调度器对象，例如StepLR或ReduceLROnPlateau，然后在每个epoch或一定的步骤之后，通过调用学习率调度器对象的step方法来更新优化器的学习率。例如，对于StepLR，可以...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np 定义基本循环神经网络模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): super(RNNModel, self).init() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layers = num_layers self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) if rnn_type == 'RNN': self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, num_layers) elif rnn_type == 'GRU': self.rnn = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input, hidden): input = self.encoder(input) output, hidden = self.rnn(input, hidden) output = output.view(-1, self.hidden_size) output = self.decoder(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): if self.rnn_type == 'RNN': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) elif self.rnn_type == 'GRU': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 定义数据集 with open('汉语音节表.txt', encoding='utf-8') as f: chars = f.readline() chars = list(chars) idx_to_char = list(set(chars)) char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output_size = len(idx_to_char) num_layers = 1 batch_size = 32 num_steps = 5 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100 定义模型、损失函数和优化器 model = RNNModel('RNN', input_size, hidden_size, output_size, num_layers) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() hidden = model.init_hidden(batch_size) loss = 0 for X, Y in data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps): optimizer.zero_grad() hidden = hidden.detach() output, hidden = model(X, hidden) loss = criterion(output, Y.view(-1)) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")请正确缩进代码

hidden = hidden.detach() output, hidden = model(X, hidden) loss = criterion(output, Y.view(-1)) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer....

def get_adv_loss(device, eps, layer_idx, net, bounds, inputs, targets, n_steps, step_size, detach=True, loss_fn=F.cross_entropy, avg=True, is_train=False): #layer_idx: curr_layer adv_latent = attack_layer(device, eps, layer_idx, net, bounds, inputs, targets, n_steps, step_size, detach, loss_fn) if detach: adv_latent = adv_latent.clone().detach() net.zero_grad() if is_train: net.train() adv_outs = net.forward_from(layer_idx, adv_latent) adv_loss = loss_fn(adv_outs, targets) adv_ok = targets.eq(adv_outs.max(dim=1)[1]).float() if avg: adv_ok = adv_ok.mean() # for motivation adv_num = 1-targets.eq(adv_outs.max(dim=1)[1]).float() return adv_loss, adv_ok, adv_num 这段代码的意思

该函数的作用是获取对抗损失，其中： - device：设备选择； - eps：最大扰动；...- detach：是否需要从计算图中分离； - loss_fn：损失函数； - avg：是否需要计算平均损失； - is_train：是否为训练状态。

user_emb = model.user_emb.weight.detach().cpu().numpy() item_emb = model.item_emb.weight.detach().cpu().numpy()这两句代码可以换成gpu吗

user_emb = model.user_emb.weight.detach().to(device).cpu().numpy() # 将权重移动到GPU上，并转换为numpy数组 item_emb = model.item_emb.weight.detach().to(device).cpu().numpy() # 将权重移动到GPU上，并转换...

if (tasks[completed_task_index].Task_type == 1) { // 如果是充电任务 if (agvs[i].current_x == agvs[i].end_x_ && agvs[i].current_y == agvs[i].end_y_ ) { // 如果到达充电站 if (agvs[i].battery_ < 100) { std::thread charge_thread([&]() { agv_charge(i); }); charge_thread.detach(); } } { // 更新路径 Node* start_node = new Node(agvs[i].current_x, agvs[i].current_y); Node* end_node = new Node(agvs[i].getEndX(), agvs[i].getEndY()); std::vector<Node*> path = astar.getPath(start_node, end_node); path.erase(path.begin()); paths[i] = path; } }翻譯一下

如果小于100，则创建一个新的线程（charge_thread），该线程执行充电任务（agv_charge(i)），并将该线程分离（detach），让其在后台自行运行。 如果当前完成的任务不是充电任务或者充电站还未到达，则更新AGV车辆的...

def __call__(self, pred, labels): # pred是前面网络得到的的通用扰动和wav_data的结合， labels是说话人编号和原始音频wav_data的dict loss_dict_grad = {} loss_dict = {} pred_dict = {} label_dict = {} for key, loss in self.loss_all.items(): B = len(labels[key]) model = loss.get('model', None) if model is not None: pred_shape = pred.shape repeat = pred_shape[1]//3200 pred_this = pred.view(pred_shape[0]*repeat, pred_shape[1]//repeat) # 修改扰动与wav_data结合后的形状 label_this = torch.stack([labels[key]]*repeat, dim=1).view(B*repeat) pred_this = model(pred_this) # 把扰动后的wav_data扔到SincNet里面 else: pred_this = pred label_this = labels[key] label = labels[key] loss_func = loss["loss_func"] loss_this = loss_func(pred, label) * loss['factor'] loss_dict[key] = loss_this.detach().cpu().item() loss_dict_grad[key] = loss_this pred_dict[key] = pred_this.detach() label_dict[key] = label_this.detach() loss_list = [v for k,v in loss_dict_grad.items()] loss_total = sum(loss_list) # loss_total = loss_dict_grad['norm'] * self.loss_all['norm']['factor'] loss_dict["loss_total"] = loss_total.detach().cpu().item() return loss_total, loss_dict, loss_dict_grad, pred_dict, label_dict

这段代码是一个损失函数的计算函数，输入参数是模型的输出pred和标签labels，其中pred是前面网络得到的扰动和wav数据的结合，labels是一个包含说话人编号和原始音频wav_data的字典。该函数首先定义了一个空字典来...

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