U_1 = torch.fft.ifft2(S_0 * self.phi.unsqueeze(0).unsqueeze(0), dim=[-2, -1]).real请解释这段代码
时间: 2024-03-17 13:39:58 浏览: 22
这段代码是一个类中的一个函数的一部分,其中`self.phi`是该类的一个属性。下面对代码进行逐步解释:
```python
# S_0是一个二维张量,self.phi是一个一维张量
# 将self.phi扩展为一个二维张量,并将S_0与其相乘
temp = S_0 * self.phi.unsqueeze(0).unsqueeze(0)
# 在倒数第二和倒数第一维度上执行二维逆傅里叶变换
# dim=[-2, -1]表示在倒数第二和倒数第一维度上执行IFFT变换
temp_ifft = torch.fft.ifft2(temp, dim=[-2, -1])
# 取出实部
U_1 = temp_ifft.real
```
根据代码,`S_0`是一个二维张量,而`self.phi`是一个一维张量。为了让它们能够相乘,需要将`self.phi`扩展为一个二维张量。这里使用了`unsqueeze()`函数在第0维和第1维上分别添加了一个维度,使其变为一个二维张量。然后将`S_0`与`self.phi`相乘,得到一个新的二维张量`temp`。
接下来,使用`torch.fft.ifft2()`函数在倒数第二和倒数第一维度上执行二维逆傅里叶变换(IFFT),得到一个新的二维张量`temp_ifft`。最后,使用`.real`方法取出`temp_ifft`的实部,得到二维张量`U_1`。
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这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)
这段代码中存在一个错误。在for循环中,代码更新了变量b,但是在更新后没有再次进行softmax操作,导致后续的计算结果不正确。因此,需要在for循环中,在更新b后再次进行softmax操作,如下所示:
```
for i in range(num_iterations):
c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1)
weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1)
representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation)
representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1)
representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)
representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf'))
b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1) # 进行softmax操作
```
这样修改后,该段代码的功能应该能够正常运行。
def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits
在你的代码中,你已经正确地将`input_question`和`input_answer`设置为需要梯度计算的张量。
然而,在使用`torch.nn.Parameter`时,你不需要再次设置`requires_grad=True`,因为`torch.nn.Parameter`默认会将其设置为True。
另外,在计算attention权重时,你可以使用`torch.softmax`函数来对attention权重进行归一化,而不是使用`torch.sigmoid`。softmax函数将确保所有权重的总和为1。
对于logits的计算,没有发现明显的问题。
总的来说,修改后的代码如下所示:
```python
def forward(self, input_question, input_answer):
question_embed = self.embedding(input_question)
answer_embed = self.embedding(input_answer)
_, question_hidden = self.encoder(question_embed)
answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden)
attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1)
attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1)
context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1)
logits = self.decoder(context_vector)
return logits
```
请确保在使用`loss.backward()`之前,所有需要梯度计算的张量都设置了`requires_grad=True`。如果仍然遇到问题,请检查其他部分的代码是否正确设置了梯度属性。