class Linear_ResBlock(nn.Module): def __init__(self, input_size=1024, output_size=256): super(Linear_ResBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Linear(input_size, input_size) self.conv2 = nn.Linear(input_size, output_size) self.conv_res = nn.Linear(input_size, output_size) self.af = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, feature): return self.conv2(self.af(self.conv1(self.af(feature)))) + self.conv_res(feature) 输入的feature是一个(32,1024)的张量,上述报错原因在return这里
时间: 2024-04-11 18:28:16 浏览: 15
根据你提供的代码,问题出现在最后的返回语句上。错误提示中提到的问题与原地修改有关。在这里,你正尝试对`self.conv2(self.af(self.conv1(self.af(feature))))`进行原地修改。
为了解决这个问题,你可以将原地修改的操作改为非原地操作。一种方法是使用`.clone()`方法来创建`self.conv2(self.af(self.conv1(self.af(feature))))`的副本,然后对副本进行操作。修改后的代码如下:
```python
def forward(self, feature):
x = self.conv1(self.af(feature))
x = self.af(x)
x = self.conv2(x)
residual = self.conv_res(feature)
return x + residual
```
在这个修改后的代码中,我们将每个操作都存储在一个中间变量中,并使用非原地操作进行修改。最后,将输入`feature`与`residual`相加,得到最终的输出。
通过这种方式,你应该能够避免原地修改错误,并成功运行你的代码。如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
class Linear_BBB(nn.Module):
class Linear_BBB(nn.Module)是一个自定义的类,它是继承自nn.Module的一个子类。nn.Module是PyTorch中用于构建神经网络模型的基类。
在这个类中,你可以定义一个线性层(Linear layer),并且使用变分贝叶斯(Variational Bayesian)方法对其进行建模。变分贝叶斯是一种用于估计模型参数不确定性的方法,它可以用来量化模型的不确定性,并提供更可靠的预测结果。
在Linear_BBB类中,你可以定义模型的结构和参数,并实现前向传播函数。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Linear_BBB(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(Linear_BBB, self).__init__()
self.input_dim = input_dim
self.output_dim = output_dim
self.W_mu = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim, input_dim))
self.W_rho = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim, input_dim))
self.b_mu = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim))
self.b_rho = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim))
self.reset_parameters()
def reset_parameters(self):
nn.init.kaiming_uniform_(self.W_mu, a=math.sqrt(5))
nn.init.kaiming_uniform_(self.W_rho, a=math.sqrt(5))
fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.W_mu)
bound = 1 / math.sqrt(fan_in)
nn.init.uniform_(self.b_mu, -bound, bound)
nn.init.uniform_(self.b_rho, -bound, bound)
def forward(self, x):
epsilon_W = torch.randn_like(self.W_mu)
epsilon_b = torch.randn_like(self.b_mu)
W = self.W_mu + torch.log1p(torch.exp(self.W_rho)) * epsilon_W
b = self.b_mu + torch.log1p(torch.exp(self.b_rho)) * epsilon_b
return torch.matmul(x, W.t()) + b
```
在这个示例中,Linear_BBB类接受两个参数:input_dim和output_dim,分别表示输入和输出的维度。在初始化函数中,我们定义了模型的参数W和b,并使用均匀分布进行初始化。在前向传播函数中,我们使用变分贝叶斯方法对参数进行采样,并计算线性变换的结果。
这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求来定义更复杂的模型结构和参数。希望对你有帮助!
这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )
这段代码存在两个问题:
1.函数 `_setup_BiGRU_layers` 中的代码应该是在类的构造函数 `__init__` 中进行初始化,而不是在另外一个函数中进行初始化。
2.在调用 `my_BiGRU` 类时,参数名称有误,应该将 `apsule_out_features` 改为 `capsule_out_features`。
改正后的代码如下所示:
```
class my_BiGRU(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout, capsule_out_features):
super(my_BiGRU, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.gru_dropout = gru_dropout
self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)
self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size,
output_size=capsule_out_features,
hidden_size=self.hidden_size,
num_layers=self.num_layers,
gru_dropout=self.gru_dropout,
)
```
注意:这里假设 `capsule_out_dim` 和 `args` 都已经在代码中被定义好了。