for iteration in range(it_time): wx = torch.mm(train_x, w) # 前向传播 loss = (0.5 * (train_y - wx) ** 2).mean() # 计算 MSE loss loss.backward() # 反向传播 y_train_loss[iteration] = loss w.data.sub_(lr*w.grad) # w = w - lr*w.grad w.grad.zero_() # w的梯度清零，如果不清零，会一直累加 if iteration%100 == 0 and iteration!=0: wx_val = torch.mm(val_x, w) y_val_loss[int(iteration/100)] = (0.5 * (val_y - wx_val) ** 2).mean() 怎么保存这段代码的权重信息

要保存这段代码的权重信息，你可以使用 `torch.save()` 方法将模型的参数保存到文件中。在你的代码中，你可以在循环结束后添加以下代码来保存权重信息：

torch.save(w, 'model_weights.pth')

这会将变量 `w` 的权重保存到名为 `model_weights.pth` 的文件中。你可以自定义文件名和路径。

如果你想要保存整个模型，包括其他参数和网络结构等信息，可以使用以下代码：

torch.save(model, 'model.pth')

其中，`model` 是你的模型对象。这样会将整个模型保存到名为 `model.pth` 的文件中。

要加载已保存的权重信息，可以使用 `torch.load()` 方法。例如，要加载之前保存的 `model_weights.pth` 文件中的权重，可以使用以下代码：

w = torch.load('model_weights.pth')

这会将权重加载到变量 `w` 中。如果要加载整个模型，可以使用以下代码：

model = torch.load('model.pth')

请注意，加载模型时，你需要确保与保存时的模型结构和参数匹配。

相关问题

def FGSM(self, x, y_true, y_target=None, eps=0.03, alpha=2/255, iteration=1): self.set_mode('eval') x = Variable(cuda(x, self.cuda), requires_grad=True) y_true = Variable(cuda(y_true, self.cuda), requires_grad=False) if y_target is not None: targeted = True y_target = Variable(cuda(y_target, self.cuda), requires_grad=False) else: targeted = False h = self.net(x) prediction = h.max(1)[1] accuracy = torch.eq(prediction, y_true).float().mean() cost = F.cross_entropy(h, y_true) if iteration == 1: if targeted: x_adv, h_adv, h = self.attack.fgsm(x, y_target, True, eps) else: x_adv, h_adv, h = self.attack.fgsm(x, y_true, False, eps) else: if targeted: x_adv, h_adv, h = self.attack.i_fgsm(x, y_target, True, eps, alpha, iteration) else: x_adv, h_adv, h = self.attack.i_fgsm(x, y_true, False, eps, alpha, iteration) prediction_adv = h_adv.max(1)[1] accuracy_adv = torch.eq(prediction_adv, y_true).float().mean() cost_adv = F.cross_entropy(h_adv, y_true) # make indication of perturbed images that changed predictions of the classifier if targeted: changed = torch.eq(y_target, prediction_adv) else: changed = torch.eq(prediction, prediction_adv) changed = torch.eq(changed, 0) changed = changed.float().view(-1, 1, 1, 1).repeat(1, 3, 28, 28) changed[:, 0, :, :] = where(changed[:, 0, :, :] == 1, 252, 91) changed[:, 1, :, :] = where(changed[:, 1, :, :] == 1, 39, 252) changed[:, 2, :, :] = where(changed[:, 2, :, :] == 1, 25, 25) changed = self.scale(changed/255) changed[:, :, 3:-2, 3:-2] = x_adv.repeat(1, 3, 1, 1)[:, :, 3:-2, 3:-2] self.set_mode('train') return x_adv.data, changed.data,\ (accuracy.item(), cost.item(), accuracy_adv.item(), cost_adv.item())

这段代码是一个实现了FGSM（Fast Gradient Sign Method）攻击的函数。FGSM是一种用于生成对抗样本的方法，通过在输入样本上添加一小步扰动来欺骗分类器，使其产生错误的分类结果。

该函数的输入参数包括原始输入样本x、真实标签y_true、目标标签y_target（可选）、扰动范围eps、扰动步长alpha和迭代次数iteration。

函数首先将模型设置为评估模式，然后将输入样本转化为可求导变量，并计算原始样本在模型上的预测结果和准确率。然后计算原始样本在模型上的交叉熵损失。

接下来根据迭代次数选择使用FGSM攻击还是I-FGSM（Iterative FGSM）攻击。如果目标标签y_target存在，则使用目标攻击，否则使用非目标攻击。攻击过程中，对输入样本添加扰动，并计算扰动后的样本在模型上的预测结果和准确率。

最后，将产生的对抗样本、扰动图像、原始样本在模型上的准确率和损失作为输出返回。

值得注意的是，代码中还包含了一个用于生成扰动图像的部分。首先根据模型预测结果确定哪些样本的分类结果发生了变化，然后将这些样本的对应像素位置修改为特定的颜色值，以突出显示扰动部分。最后将扰动图像与对抗样本叠加，形成最终的扰动图像。

请问我还能为您解答其他问题吗？

import torch train_data = torch.tensor([[[ 58.]], [[367.]], [[324.]], [[620.]], [[146.]], [[681.]], [[582.]], [[432.]], [[ 87.]], [[415.]], [[443.]], [[680.]], [[ 0.]], [[230.]], [[484.]], [[497.]], [[324.]], [[620.]], [[681.]], [[ 84.]], [[484.]], [[448.]], [[144.]], [[536.]], [[680.]], [[ 0.]]], dtype = torch.float32) class POEM_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers): super(POEM_LSTM, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.LstmLayer = torch.nn.LSTM(input_size=self.input_size, hidden_size=self.hidden_size, num_layers=self.num_layers, bias= False) self.LinearLayer = torch.nn.Linear(in_features=self.hidden_size, out_features=self.input_size) def forward(self, x): LstmLayerOutput, _ = self.LstmLayer(x) # h_c = (h_t, c_t) FinalOutput = self.LinearLayer(LstmLayerOutput) #需要对输出进行圆整，因为onehot为0~681的整数 return FinalOutput poem_lstm = POEM_LSTM(1,3,2) #网络模型实例化 loss = torch.nn.MSELoss() opt = torch.optim.Adam(poem_lstm.parameters(), lr = 0.001) for i in range(200): # input = train_data[0] for j in range(0,26): opt.zero_grad() # 每个iteration梯度清0 output= poem_lstm(torch.tensor([[j]],dtype=torch.float32)) l_loss = loss(output, train_data[j]) l_loss.backward() opt.step() if i == 199: # print(poem_lstm.state_dict()) print(output) print(train_data[j]) print(l_loss) print('\n')

这段代码定义了一个名为POEM_LSTM的PyTorch模型，该模型包含一个LSTM层和一个线性层。输入数据train_data是一个三维张量，包含了28个时间步、每个时间步一个特征值。LSTM层将输入数据train_data传入，得到LstmLayerOutput作为输出。而LinearLayer将LstmLayerOutput作为输入，输出和输入相同的形状的张量。