%% parameters eps = 0.000001; s = 0.0 ; c =0.0; cp = 0.0; Q = 0.0; m = 0.0; function rpy = TF(R) %% output rpy = zeros(1,3); % rpy(1) roll % rpy(2) pitch % rpy(3) yaw %% function description % 2：XYZ固定角变换； rpy(2) = atan2(-R(3,1),sqrt(R(1,1)*R(1,1)+R(2,1)*R(2,1))); if(abs(abs(rpy(2))-pi/2)<eps) if(rpy(2)>0) rpy(2) = pi/2 ; rpy(3) = 0.0 ; rpy(1) = atan2(R(1,2),R(2,2)) ; else rpy(2) = -pi/2 ; rpy(3) = 0.0 ; rpy(1) = -atan2(R(1,2),R(2,2)) ; end else cp = cos(rpy(2)) ; rpy(3) = atan2(R(2,1)/cp,R(1,1)/cp) ; rpy(1) = atan2(R(3,2)/cp ,R(3,3)/cp) ; end end

时间: 2024-01-02 16:03:08 浏览: 98
RAR

C 代码 在从 A 到 B 的整数中搜索值 J，使得 F（J） = C.rar

这是一个用于计算旋转矩阵 R 对应的欧拉角 rpy 的函数。函数中定义了一些参数和变量，然后根据旋转矩阵的值计算出对应的欧拉角。 在函数中，首先初始化一个大小为 1x3 的零向量 rpy，用来存储计算得到的欧拉角。然后根据 XYZ 固定角变换的公式，计算出 rpy(2)，即 pitch 角。如果 pitch 角的绝对值与 pi/2 的差小于一个极小的值 eps，则判断 pitch 角是否大于 0，若大于 0 则设置 rpy(2) 为 pi/2，rpy(3) 为 0，rpy(1) 为 atan2(R(1,2),R(2,2))；若小于 0 则设置 rpy(2) 为 -pi/2，rpy(3) 为 0，rpy(1) 为 -atan2(R(1,2),R(2,2))。否则，计算 cp = cos(rpy(2))，然后根据公式计算 rpy(3) 和 rpy(1)。 最后，返回计算得到的欧拉角 rpy。
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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

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class ComputeLoss: sort_obj_iou = False # Compute losses def __init__(self, model, autobalance=False): device = next(model.parameters()).device # get model device h = model.hyp # hyperparameters # Define criteria BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, negative BCE targets # Focal loss g = h['fl_gamma'] # focal loss gamma if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) m = de_parallel(model).model[-1] # Detect() module self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02]) # P3-P7 self.ssi = list(m.stride).index(16) if autobalance else 0 # stride 16 index self.BCEcls, self.BCEobj, self.gr, self.hyp, self.autobalance = BCEcls, BCEobj, 1.0, h, autobalance self.na = m.na # number of anchors self.nc = m.nc # number of classes self.nl = m.nl # number of layers self.anchors = m.anchors self.device = device这个代码什么意思

这段代码是定义了一个 ComputeLoss 类，用于计算 YOLOv5 模型的损失值。在初始化时，会根据模型的超参数定义不同的损失函数，包括分类损失 BCEcls、目标检测损失 BCEobj 和 Focal Loss。同时还对正负样本进行了平滑...

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Udacity provided code class Robot(object): def __init__(self, length=20.0): """ Creates robot and initializes location/orientation to 0, 0, 0. """ self.x = 0.0 self.y = 0.0 self.orientation = 0.0 self.length = length self.steering_noise = 0.0 self.distance_noise = 0.0 self.steering_drift = 0.0 def set(self, x, y, orientation): """ Sets a robot coordinate. """ self.x = x self.y = y self.orientation = orientation % (2.0 * np.pi) def set_noise(self, steering_noise, distance_noise): """ Sets the noise parameters. """ # makes it possible to change the noise parameters # this is often useful in particle filters self.steering_noise = steering_noise self.distance_noise = distance_noise def set_steering_drift(self, drift):

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详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

这段代码是一个基于PyTorch的神经网络训练过程。代码中使用了torch.optim模块中Adam优化器和ReduceLROnPlateau学习率调度器。其中，Adam优化器用于优化网络的参数，而ReduceLROnPlateau调度器用于自动调整学习率以...

代码解释 # Run inference if device.type != 'cpu': model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.parameters()))) # run once old_img_w = old_img_h = imgsz old_img_b = 1 t0 = time.time() for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

这段代码是模型推理（inference）的部分。 首先，如果设备不是CPU，会执行一...如果图像是三维的（即没有通道维度），代码会在第0维上添加一个维度，以便与模型输入的期望形状匹配。最后，函数返回处理后的图像张量。

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) #y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long)), dim=0) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i].unsqueeze(0) labels = labels.long() optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.float()) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 报错：RuntimeError: Expected target size [1, 2], got [1]，怎么修改？

这个错误是因为标签labels的形状不正确。在你的代码中，你使用了labels = y[i].unsqueeze(0)... print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 希望能够帮助到你。

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) #y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long)), dim=0) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 报错：ValueError: Expected input batch_size (1) to match target batch_size (0). 怎么修改？

在这段代码中，你的标签 y 的形状是 (batch_size,)，其中 batch_size=40。然而，在训练时，你使用了 labels = ... print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training')

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) #y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long)), dim=0) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.unsqueeze(0)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training')报错RuntimeError: Expected target size [1, 2], got [1]怎么修改？

可以将 labels.unsqueeze(0) 修改为 labels.unsqueeze(0).long()，即将标签张量转化为 long 类型。修改后的代码如下： import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import ...

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i].unsqueeze(0) labels = nn.functional.one_hot(labels, num_classes=2) optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.float()) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 报错：RuntimeError: expected scalar type Long but found Float，怎么修改？

y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long)), dim=0) 同时，我们也需要将以下代码： labels = nn.functional.one_hot(labels, num_classes=2) 修改为： ...

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path1 = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(i) file_path1 = os.path.join(folder_path1, file_name) matrix1 = np.load(file_path1) x[j] = torch.from_numpy(matrix1).unsqueeze(0) folder_path2 = 'random_label2' y = torch.empty((40, 1)) for k in range(40): for k in range(40): file_name = 'label_{}.npy'.format(i) file_path2 = os.path.join(folder_path2, file_name) matrix2 = np.load(file_path2) y[k] = torch.from_numpy(matrix2).unsqueeze(0) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs, labels = x[i], y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) optimizer.step() #running_loss += loss.item() #print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 加入loss可视化

print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') # 绘制loss随epoch变化的曲线 plt.plot(losses) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show() 这段代码会在...

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path1 = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(i) file_path1 = os.path.join(folder_path1, file_name) matrix1 = np.load(file_path1) x[j] = torch.from_numpy(matrix1).unsqueeze(0) folder_path2 = 'random_label2' y = torch.empty((40, 1)) for k in range(40): for k in range(40): file_name = 'label_{}.npy'.format(i) file_path2 = os.path.join(folder_path2, file_name) matrix2 = np.load(file_path2) y[k] = torch.from_numpy(matrix2).unsqueeze(0) losses = [] for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs, labels = x[i], y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() losses.append(running_loss / 40) print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') plt.plot(losses) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show() 报错：

在第14行的for循环中，两个变量的名字都... print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') plt.plot(losses) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show()

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path1 = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(i) file_path1 = os.path.join(folder_path1, file_name) matrix1 = np.load(file_path1) x[j] = torch.from_numpy(matrix1).unsqueeze(0) folder_path2 = 'random_label2' y = torch.empty((40, )) for k in range(40): for k in range(40): file_name = 'label_{}.npy'.format(i) file_path2 = os.path.join(folder_path2, file_name) matrix2 = np.load(file_path2) y[k] = torch.from_numpy(matrix2) losses = [] for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs, labels = x[i], y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() losses.append(running_loss / 40) print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') plt.plot(losses) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show() 报错：ValueError: Expected input batch_size (1) to match target batch_size (0). 怎么修改？

y[k] = torch.from_numpy(matrix2).unsqueeze(0) 这样可以将形状为 (1,) 的标签张量变为形状为 (1, 1) 的张量，使其与模型输出的形状 (1, 2) 匹配。然后，在训练模型时，你需要将标签张量 y 的维度降低...

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path1 = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(i) file_path1 = os.path.join(folder_path1, file_name) matrix1 = np.load(file_path1) x[j] = torch.from_numpy(matrix1).unsqueeze(0) folder_path2 = 'random_label2' y = torch.empty((40, )) for k in range(40): for k in range(40): file_name = 'label_{}.npy'.format(i) file_path2 = os.path.join(folder_path2, file_name) matrix2 = np.load(file_path2) y[k] = torch.from_numpy(matrix2).unsqueeze(0) losses = [] for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs, labels = x[i], y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels.squeeze(1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() losses.append(running_loss / 40) print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') plt.plot(losses) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show() 报错：IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1) 怎么修改？

在代码中，有两个地方需要进行修改： ... print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') plt.plot(losses) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show()

class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型，包含三个嵌入层：entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到低维空间中的向量表示。其中，entity_vec 和 relation_...

检查一下：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from sklearn.metrics import roc_auc_score # 定义神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 32) self.fc3 = nn.Linear(32, 1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, 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.sigmoid(x) return x # 加载数据集 data = torch.load('data.pt') x_train, y_train, x_test, y_test = data train_dataset = TensorDataset(x_train, y_train) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_dataset = TensorDataset(x_test, y_test) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 net = Net() for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() # 在测试集上计算AUC y_pred = [] y_true = [] with torch.no_grad(): for data in test_loader: inputs, labels = data outputs = net(inputs) y_pred += outputs.tolist() y_true += labels.tolist() auc = roc_auc_score(y_true, y_pred) print('Epoch %d, loss: %.3f, test AUC: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader), auc))

在运行代码之前，需要将 net = Net() 放在 optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01) 的... print('Epoch %d, loss: %.3f, test AUC: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader), auc))
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