self.weights = [torch.ones_like(param.data).to(self.device) for param in params_p]含义
时间: 2024-03-04 08:52:33 浏览: 36
这个代码片段是一个列表推导式,它将一个模型参数列表params_p中的每个参数param的形状信息作为参数创建出一个与该参数形状相同的tensor并将其值初始化为1,最终将这些tensor组成一个新的列表并将其赋值给self.weights。其中,torch.ones_like(param.data)表示创建一个与param.data形状相同的tensor,并将其所有元素的值初始化为1,.to(self.device)表示将这个tensor移动到指定的设备上(GPU或CPU)。这个过程是为了为每个模型参数赋予一个初始的权重值,以便进一步计算梯度和更新参数。
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param.grad
`param.grad`是PyTorch中用于存储参数梯度的属性。在深度学习中,我们通常使用反向传播算法来计算模型参数的梯度。PyTorch自动计算梯度并将其存储在`param.grad`中,以便我们可以在优化器中使用这些梯度来更新模型参数。
例如,假设我们有一个参数`w`,我们可以使用以下代码计算`w`的梯度并更新`w`:
```
w = torch.randn(3, requires_grad=True)
x = torch.randn(3)
y = torch.randn(1)
# Forward pass
z = torch.dot(w, x)
loss = (z - y)**2
# Backward pass
loss.backward()
# Update weights
with torch.no_grad():
w -= 0.1 * w.grad
# Reset gradients
w.grad.zero_()
```
在上面的代码中,我们首先定义一个需要计算梯度的参数`w`。然后,我们执行一次前向传递,计算损失函数并使用反向传播算法计算参数`w`的梯度。接下来,我们使用优化器(在这里使用简单的梯度下降法)来更新参数`w`。最后,我们必须将`w.grad`重置为零,以便在下一次反向传播时不会累积梯度。
Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/test3match.py", line 56, in <module> for name, param in weights.items(): weight.append(torch.tensor(param).numpy()) RuntimeError: Could not infer dtype of collections.OrderedDict
这个错误消息表明无法推断collections.OrderedDict的dtype(数据类型)。通常这是由于torch.load()函数读取的权重不兼容所导致的。你可以尝试指定map_location参数,如下所示:
```
weights = torch.load('weights.pth', map_location=torch.device('cpu'))
weight = []
for name, param in weights.items():
weight.append(torch.tensor(param).numpy())
weight = np.array(weight)
weight = torch.from_numpy(weight).permute(1, 0, 2, 3).contiguous()
```
这将使用cpu作为映射位置,强制读取权重时使用cpu。如果你的权重是在GPU上训练的,而你尝试在没有GPU的机器上运行脚本,则需要使用此参数。这样就可以避免出现RuntimeError: Could not infer dtype of collections.OrderedDict错误了。