self.loss_module = nn.ModuleList()

时间: 2024-02-26 15:52:12 浏览: 124
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pytorch classification的.py_pytorch_pytorch分类_MNISTpytorch_

这段代码是在PyTorch中定义一个nn.ModuleList()对象self.loss_module。nn.ModuleList()是PyTorch中的一个容器模块，它可以包含多个子模块，并且在模型的前向传播过程中可以自动调用每个子模块。在这个代码中，self.loss_module被定义为一个空的ModuleList()对象，它将用于存储模型的损失函数。具体来说，模型的损失函数可以被定义为一个nn.Module，并且可以添加到self.loss_module中，以便在模型的前向传播过程中被调用。这种方式可以使得模型的损失函数更加灵活，可以自由组合不同的损失函数，来满足不同的任务需求。
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Pytorch 实现focal_loss 多类别和二分类示例

class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, num_class, alpha=None, gamma=2, balance_index=-1, smooth=None, size_average=True): super(FocalLoss, self).__init__() self.num_class = num_class self....
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pytorch使用tensorboardX进行loss可视化实例

self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) x = F.max_pool2d(F.relu...

class NormalLoss(nn.Module): def __init__(self,ignore_lb=255, *args, **kwargs): super( NormalLoss, self).__init__() self.criteria = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=ignore_lb, reduction='none') def forward(self, logits, labels): N, C, H, W = logits.size() loss = self.criteria(logits, labels) return torch.mean(loss) class Fusionloss(nn.Module): def __init__(self): super(Fusionloss, self).__init__() self.sobelconv=Sobelxy() def forward(self,image_vis,image_ir,labels,generate_img,i): image_y=image_vis[:,:1,:,:] x_in_max=torch.max(image_y,image_ir) loss_in=F.l1_loss(x_in_max,generate_img) y_grad=self.sobelconv(image_y) ir_grad=self.sobelconv(image_ir) generate_img_grad=self.sobelconv(generate_img) x_grad_joint=torch.max(y_grad,ir_grad) loss_grad=F.l1_loss(x_grad_joint,generate_img_grad) loss_total=loss_in+10*loss_grad return loss_total,loss_in,loss_grad

在构造函数中，使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数的标准，设置ignore_index为ignore_lb，reduction为'none'，这样可以得到每个样本的损失值。在前向传播方法forward中，计算logits和labels之间的交叉熵损失loss，...

class ThreelinearModel(nn.Module): def __init__(self): super.__init__() self.linear1 = nn.Linear(12, 12) self.mish1 = Mish() self.linear2 = nn.Linear(12, 8) self.mish2 = Mish() self.linear3 = nn.Linear(8, 2) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) self.criterion = nn.CrossEntropyLoss # 确定交叉熵系数 def forward(self,x): # 定义一个全连接网络 lin1_out = self.linear1(x) out1 = self.mish1(lin1_out) out2 = self.mish2(self.linear2(out1)) out3 = self.softmax(self.linear3(out2)) def getloss(self,x,y): y_pred = self.forward(x) loss = self.criterion(y_pred,y) return loss

这是一个使用 PyTorch 框架搭建的三层全连接神经网络模型，包括两个隐藏层和一个输出层。输入层有12个神经元，输出层有2个神经元，使用了 Mish 激活函数和 Softmax 函数，损失函数为交叉熵损失函数。...

在执行：class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()如何将其中测试集的loss函数收敛

首先，需要检查训练集和测试集的loss值是否有明显的差距，如果有，则需要增加模型复杂度或者增加训练集的数量。其次，可以尝试调整learning rate、weight decay等超参数，使模型更容易收敛。另外，可以适当增加训练...

class ContentLoss(nn.Module): def __init__(self, target, weight): super(ContentLoss, self).__init__() # we 'detach' the target content from the tree used self.target = target.detach() * weight # to dynamically compute the gradient: this is a stated value, # not a variable. Otherwise the forward method of the criterion # will throw an error. self.weight = weight self.criterion = nn.MSELoss() def forward(self, input): self.loss = self.criterion(input * self.weight, self.target) self.output = input return self.output def backward(self, retain_graph=True): self.loss.backward(retain_graph=retain_graph) return self.loss

它继承了nn.Module类，因此可以像其他标准的神经网络层一样在模型中使用。 该损失函数的作用是衡量输入图片与目标图片之间的内容差异，即MSE（均方误差）。在初始化时，它会将目标图片与权重值相乘，用于动态计算...

如何将其中测试集的loss函数收敛：class MLP(torch.nn.Module): def init(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()

根据给出的代码，下列是一些建议来使该模型的测试集的损失函数收敛： 1. 增加训练周期（num_epochs），以便为模型提供更多的训练时间； 2. 减小 Adam 优化器的学习率（lr），以防止步长过大； ...

class FocalLoss(nn.Module): # Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5) def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.reduction = loss_fcn.reduction self.loss_fcn.reduction = 'none' # required to apply FL to each element def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) # p_t = torch.exp(-loss) # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero power for gradient stability # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py pred_prob = torch.sigmoid(pred) # prob from logits p_t = true * pred_prob + (1 - true) * (1 - pred_prob) alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** self.gamma loss *= alpha_factor * modulating_factor if self.reduction == 'mean': return loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return loss.sum() else: # 'none' return loss

这个代码实现了一个 Focal Loss 损失函数，它是对二分类问题中的交叉熵损失函数的一种改进。它主要通过增加一个可调的超参数 $\gamma$，来调整难易样本的权重，从而解决类别不平衡问题。在代码中，它被实现为一个 ...

请问如何使模型中的测试集loss收敛：class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

要使模型中的测试集loss收敛，可以尝试以下措施： 1. 调整学习率：如果学习率太高，可能会导致模型收敛困难；如果学习率太低，可能会导致收敛速度过慢。可以逐步调整学习率，观察测试集loss的变化，选择一个合适的...

class MLP(nn.Module): def __init__( self, input_size: int, output_size: int, n_hidden: int, classes: int, dropout: float, normalize_before: bool = True ): super(MLP, self).__init__() self.input_size = input_size self.dropout = dropout self.n_hidden = n_hidden self.classes = classes self.output_size = output_size self.normalize_before = normalize_before self.model = nn.Sequential( nn.Linear(self.input_size, n_hidden), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, self.output_size), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), ) self.after_norm = torch.nn.LayerNorm(self.input_size, eps=1e-5) self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(self.dropout), nn.Linear(self.input_size, self.classes) ) self.output_layer = nn.Linear(self.output_size, self.classes) def forward(self, x): self.device = torch.device('cuda') # x = self.model(x) if self.normalize_before: x = self.after_norm(x) batch_size, length, dimensions = x.size(0), x.size(1), x.size(2) output = self.model(x) return output.mean(dim=1) class LabelSmoothingLoss(nn.Module): def __init__(self, size: int, smoothing: float, ): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() self.size = size self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction="none") self.confidence = 1.0 - smoothing self.smoothing = smoothing def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: batch_size = x.size(0) if self.smoothing == None: return nn.CrossEntropyLoss()(x, target.view(-1)) true_dist = torch.zeros_like(x) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 1)) true_dist.scatter_(1, target.view(-1).unsqueeze(1), self.confidence) kl = self.criterion(torch.log_softmax(x, dim=1), true_dist) return kl.sum() / batch_size

这段代码中定义了一个 MLP 模型以及一个 LabelSmoothingLoss 损失函数。MLP 模型包含了多个线性层和 ReLU 激活函数，以及一个 LayerNorm 层和一个 dropout 层。LabelSmoothingLoss 损失函数主要用于解决分类问题中的...

current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss 在每行代码后添加注释

class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # 设置模板网格 self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = ...

解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

在代码中定义了一个名为 Model 的类，它继承自 nn.Module。在类的构造函数中，使用 JRender 库从给定的模板路径加载了一个网格，并将其作为模型的一部分进行了设置。它还定义了一些优化变量和几何约束。在类的 ...

class SoftmaxFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma, ignore_lb=255, *args, **kwargs): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.nll = nn.NLLLoss(ignore_index=ignore_lb) def forward(self, logits, labels): scores = F.softmax(logits, dim=1) factor = torch.pow(1.-scores, self.gamma) log_score = F.log_softmax(logits, dim=1) log_score = factor * log_score loss = self.nll(log_score, labels) return loss

这是一个名为SoftmaxFocalLoss的自定义损失函数类，它继承自nn.Module类。构造函数中包含了参数gamma和ignore_lb，以及其他的可选参数。gamma是Focal Loss中的一个超参数，ignore_lb是一个指定忽略标签的索引值，...

运行以下Python代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,

class Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = ...

class Wine_net(nn.Module): def __int__(self): super(Wine_net, self).__int__() self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32) train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32) # 定义模型、损失函数和优化器 model=Wine_net() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001) # 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001) # 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) ...

解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(file)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def init(self, template_path): super(Model, self).init() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

2. 定义一些几何约束（Laplacian Loss 和 Flatten Loss）。 3. 初始化模型参数：顶点的位移和中心点。 4. 实现前向传播函数 execute()，对输入的 batch_size 个数据进行处理，返回一个 mesh 和两个几何约束的损失值...

如何在下列代码中减小 Adam 优化器的学习率（lr），以防止步长过大；以及在模型中增加 Batch Normalization 层，以确保模型更稳定地收敛；class MLP(torch.nn.Module): def init(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()

要在模型中增加 Batch Normalization 层以确保模型更稳定地收敛，可以在每个线性层（torch.nn.Linear）之后添加BatchNorm1d层（torch.nn.BatchNorm1d）： class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self, weight_...

# Style loss class GramMatrix(nn.Module): def forward(self, input): a, b, c, d = input.size() # a=batch size(=1) # b=number of feature maps # (c,d)=dimensions of a f. map (N=c*d) features = input.view(a * b, c * d) # resise F_XL into \hat F_XL G = torch.mm(features, features.t()) # compute the gram product # we 'normalize' the values of the gram matrix # by dividing by the number of element in each feature maps. return G.div(a * b * c * d) class StyleLoss(nn.Module): def __init__(self, target, weight): super(StyleLoss, self).__init__() self.target = target.detach() * weight self.weight = weight self.gram = GramMatrix() self.criterion = nn.MSELoss() def forward(self, input): self.output = input.clone() self.G = self.gram(input) self.G.mul_(self.weight) self.loss = self.criterion(self.G, self.target) return self.output def backward(self, retain_graph=True): self.loss.backward(retain_graph=retain_graph) return self.loss

这段代码是用于计算风格损失的。其中，GramMatrix类用于计算输入的Gram矩阵，即特征图的协方差矩阵，以表达输入的风格信息；StyleLoss类则用于计算输入与目标风格之间的均方误差，作为风格损失。...

class Seq2Seq(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().__init__() self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len) self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self,en_index,ch_index): decoder_input = ch_index[:,:-1] label = ch_index[:,1:] encoder_hidden = self.encoder(en_index) decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden) pre = self.classifier(decoder_output) loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1)) return loss解释每行代码的含义

- self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss(): 创建一个交叉熵损失函数对象，将其保存在 Seq2Seq 类的 cross_loss 属性中。 - def forward(self,en_index,ch_index):：定义 Seq2Seq 类的前向传播方法，接收两个...

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StarModAPI: StarMade 模组开发的Java API工具包

资源摘要信息:"StarModAPI: StarMade 模组 API是一个用于开发StarMade游戏模组的编程接口。StarMade是一款开放世界的太空建造游戏，玩家可以在游戏中自由探索、建造和战斗。该API为开发者提供了扩展和修改游戏机制的能力，使得他们能够创建自定义的游戏内容，例如新的星球类型、船只、武器以及各种游戏事件。 此API是基于Java语言开发的，因此开发者需要具备一定的Java编程基础。同时，由于文档中提到的先决条件是'8'，这很可能指的是Java的版本要求，意味着开发者需要安装和配置Java 8或更高版本的开发环境。 API的使用通常需要遵循特定的许可协议，文档中提到的'在许可下获得'可能是指开发者需要遵守特定的授权协议才能合法地使用StarModAPI来创建模组。这些协议通常会规定如何分发和使用API以及由此产生的模组。 文件名称列表中的"StarModAPI-master"暗示这是一个包含了API所有源代码和文档的主版本控制仓库。在这个仓库中，开发者可以找到所有的API接口定义、示例代码、开发指南以及可能的API变更日志。'Master'通常指的是一条分支的名称，意味着该分支是项目的主要开发线，包含了最新的代码和更新。 开发者在使用StarModAPI时应该首先下载并解压文件，然后通过阅读文档和示例代码来了解如何集成和使用API。在编程实践中，开发者需要关注API的版本兼容性问题，确保自己编写的模组能够与StarMade游戏的当前版本兼容。此外，为了保证模组的质量，开发者应当进行充分的测试，包括单人游戏测试以及多人游戏环境下的测试，以确保模组在不同的使用场景下都能够稳定运行。 最后，由于StarModAPI是针对特定游戏的模组开发工具，开发者在创建模组时还需要熟悉StarMade游戏的内部机制和相关扩展机制。这通常涉及到游戏内部数据结构的理解、游戏逻辑的编程以及用户界面的定制等方面。通过深入学习和实践，开发者可以利用StarModAPI创建出丰富多样的游戏内容，为StarMade社区贡献自己的力量。" 由于题目要求必须输出大于1000字的内容，上述内容已经满足此要求。如果需要更加详细的信息或者有其他特定要求，请提供进一步的说明。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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R语言数据清洗术：Poisson分布下的异常值检测法

![R语言数据清洗术：Poisson分布下的异常值检测法](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/img_convert/a12c695f8b68033fc45008ede036b653.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lfit) # 1. R语言与数据清洗概述 数据清洗作为数据分析的初级阶段，是确保后续分析质量的关键。在众多统计编程语言中，R语言因其强大的数据处理能力，成为了数据清洗的宠儿。本章将带您深入了解数据清洗的含义、重要性以及R语言在其中扮演的角色。 ## 1.1 数据清洗的重要性
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设计一个简易的Python问答程序

设计一个简单的Python问答程序，我们可以使用基本的命令行交互，结合字典或者其他数据结构来存储常见问题及其对应的答案。下面是一个基础示例： ```python # 创建一个字典存储问题和答案 qa_database = { "你好": "你好！", "你是谁": "我是一个简单的Python问答程序。", "你会做什么": "我可以回答你关于Python的基础问题。", } def ask_question(): while True: user_input = input("请输入一个问题（输入'退出'结束）：")
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PHP疫情上报管理系统开发与数据库实现详解

资源摘要信息:"本资源是一个PHP疫情上报管理系统，包含了源码和数据库文件，文件编号为170948。该系统是为了适应疫情期间的上报管理需求而开发的，支持网络员用户和管理员两种角色进行数据的管理和上报。 管理员用户角色主要具备以下功能： 1. 登录：管理员账号通过直接在数据库中设置生成，无需进行注册操作。 2. 用户管理：管理员可以访问'用户管理'菜单，并操作'管理员'和'网络员用户'两个子菜单，执行增加、删除、修改、查询等操作。 3. 更多管理：通过点击'更多'菜单，管理员可以管理'评论列表'、'疫情情况'、'疫情上报管理'、'疫情分类管理'以及'疫情管理'等五个子菜单。这些菜单项允许对疫情信息进行增删改查，对网络员提交的疫情上报进行管理和对疫情管理进行审核。 网络员用户角色的主要功能是疫情管理，他们可以对疫情上报管理系统中的疫情信息进行增加、删除、修改和查询等操作。 系统的主要功能模块包括： - 用户管理：负责系统用户权限和信息的管理。 - 评论列表：管理与疫情相关的评论信息。 - 疫情情况：提供疫情相关数据和信息的展示。 - 疫情上报管理：处理网络员用户上报的疫情数据。 - 疫情分类管理：对疫情信息进行分类统计和管理。 - 疫情管理：对疫情信息进行全面的增删改查操作。 该系统采用面向对象的开发模式，软件开发和硬件架设都经过了细致的规划和实施，以满足实际使用中的各项需求，并且完善了软件架设和程序编码工作。系统后端数据库使用MySQL，这是目前广泛使用的开源数据库管理系统，提供了稳定的性能和数据存储能力。系统前端和后端的业务编码工作采用了Thinkphp框架结合PHP技术，并利用了Ajax技术进行异步数据交互，以提高用户体验和系统响应速度。整个系统功能齐全，能够满足疫情上报管理和信息发布的业务需求。" 【标签】:"java vue idea mybatis redis" 从标签来看，本资源虽然是一个PHP疫情上报管理系统，但提到了Java、Vue、Mybatis和Redis这些技术。这些技术标签可能是误标，或是在资源描述中提及的其他技术栈。在本系统中，主要使用的技术是PHP、ThinkPHP框架、MySQL数据库、Ajax技术。如果资源中确实涉及到Java、Vue等技术，可能是前后端分离的开发模式，或者系统中某些特定模块使用了这些技术。 【压缩包子文件的文件名称列表】: CS268000_*** 此列表中只提供了单一文件名，没有提供详细文件列表，无法确定具体包含哪些文件和资源，但假设它可能包含了系统的源代码、数据库文件、配置文件等必要组件。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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R语言统计推断：掌握Poisson分布假设检验

![R语言数据包使用详细教程Poisson](https://media.cheggcdn.com/media/a2b/a2b4ee79-229c-4cfe-a3bc-e4766a05004e/phpYTlWxe) # 1. Poisson分布及其统计推断基础 Poisson分布是统计学中一种重要的离散概率分布，它描述了在固定时间或空间内发生某独立事件的平均次数的分布情况。本章将带领读者了解Poisson分布的基本概念和统计推断基础，为后续章节深入探讨其理论基础、参数估计、假设检验以及实际应用打下坚实的基础。 ```markdown ## 1.1 Poisson分布的简介 Poisson分
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NX C++二次开发高亮颜色设置的方法

NX C++二次开发中，高亮颜色设置通常涉及到自定义用户界面（UI）组件的外观。以下是一些常见的方法来设置高亮颜色： 1. **使用Qt样式表（StyleSheet）**: 如果你使用的是Qt框架进行开发，可以通过设置样式表来改变控件的高亮颜色。例如，对于按钮，你可以这样设置： ```cpp button->setStyleSheet("QPushButton:hover {background-color: yellow;}"); ``` 这会将鼠标悬停在按钮上时的背景色设置为黄色。 2. **直接修改属性**: 对于某些控件，可以直接通过修改其属性来