torch.argmax如何反向传播

时间: 2024-09-29 17:04:50 浏览: 60
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pytorch部署torchscript篇1

`torch.argmax`函数是一个用于寻找张量中某个维度上最大值索引的方法，在PyTorch库中常用于分类任务中的获取预测类别。这个操作本身不是可微分的，因为它返回的是一个整数而不是一个数值。如果想要在模型训练过程中利用argmax结果进行梯度计算，通常会在argmax之前连接一个softmax层，因为softmax可以生成概率分布，然后通过softmax的输出来进行反向传播。 具体来说，假设我们有一个模型的输出logits，我们可以这样做： ```python softmax_output = F.softmax(logits, dim=1) predicted_class_idx = torch.argmax(softmax_output, dim=1) ``` 对于每个样本，`predicted_class_idx`会给出其最有可能属于的类别的索引。当我们需要梯度时，我们将使用`softmax_output`的梯度，而不是直接对`predicted_class_idx`求导。因为softmax层已经包含了反向传播所需的信息，所以在反向传播时，我们会计算softmax损失相对于输入logits的梯度，并更新weights。
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import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from einops import rearrange class ViTGradCAM: def __init__(self, model): self.model = model self.feature_maps = None self.gradient = None def save_feature_maps(self, module, input, output): self.feature_maps = output.detach() def save_gradient(self, grad): self.gradient = grad[0].detach() def register_hooks(self): target_layer = self.model.blocks[-1] # 修改为您希望可视化的目标层 target_layer.register_forward_hook(self.save_feature_maps) target_layer.register_backward_hook(self.save_gradient) def generate_heatmap(self, input_image, target_class=None): self.model.zero_grad() output = self.model(input_image) if target_class is None: target_class = torch.argmax(output) output[0, target_class].backward() weights = F.adaptive_avg_pool2d(self.gradient, 1) heatmap = torch.mul(self.feature_maps, weights).sum(dim=1, keepdim=True) heatmap = F.relu(heatmap) heatmap /= torch.max(heatmap) ＊＊＊可以帮我解释一下这段代码吗

3. save_gradient方法：这个方法也是一个钩子函数，用于在目标层的反向传播过程中保存梯度。它将梯度保存在self.gradient中。 4. register_hooks方法：这个方法用于注册钩子函数。它将目标层设定为模型的最后...

from data_process import get_data import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from LeNet5 import LeNet5 X, y = get_data() # 获取数据【0.025，0.035】100*0.2 = 20 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 数据拆分 print(X_train.shape) #(1075, 227, 227, 1) 0 1 2 3 --- (1075, 1, 227, 227) 0 3 1 2 X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转成模型要求的形式 print(X_train_tensor.shape) X_test_tensor = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) y_train_tensor = torch.tensor(y_train, dtype=torch.int64) train_ds = torch.utils.data.TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor) # 将数据转为tensordata类型 train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=128, shuffle=True) # 对数据进行分批及打乱操作 network = LeNet5() # 实例化得到一个leNet-5网络模型 loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数（交差熵） optimizer = torch.optim.SGD(network.parameters(), lr=0.01) # 优化器 # 模型训练 for epoch in range(1): for image, label in train_dl: y_pre = network(image) # 模型计算(前向传播) loss = loss_fn(y_pre, label) # 计算损失值 network.zero_grad() # 将网络中的所有梯度清零 loss.backward() # 计算梯度项（反向求导） optimizer.step() # 参数优化（模型训练） print('第{}轮训练，当前批次的训练损失值为：{}'.format(epoch, loss.item())) predicted = network(X_test_tensor) # 模型预测 result = predicted.data.numpy().argmax(axis=1) # 预测标签 acc_test = (result == y_test).mean() # 模型测试精度 print(acc_test) torch.save(network.state_dict(), 'leNet5-1.pt') # 保存模型参数

这段代码是一个使用PyTorch框架实现的LeNet-5卷积神经网络模型的训练和测试过程。...6. 模型参数保存部分：使用torch.save函数保存训练好的模型参数。 如果您有任何问题或需要进一步解释，请随时提出。

def train(): optimizer = torch.optim.Adam(mode1.parameters()lr=1e-4) 1oss_fun = torch.nn.CrossEntropyLoss() model.train() for epoch in range(100): for (x, y),i in enumerate(1oader): out = model(x) 1oss = 1oss_fun(out,y) 1oss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() if epoch % 20==0: acc = (out.argmax(dim=1) == y).sum().item() / 1en(y) print(epoch, 1oss. item()，acc) tensor.save(model,'model/3.model') train()

然后使用反向传播和优化器来更新模型的参数。每隔20个epoch，它会打印当前epoch的损失和准确率。最后，它将训练好的模型保存到指定的路径下。 需要注意的是，代码中存在一些错误：mode1 应该是 model，1oader...

class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): model1 = nn.Sequential(*list(self.model.children())[1:]) return model1(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中input.gard为空怎么解决

在这段代码中，input.grad 是在 one_hot.backward() 之后计算的，因此如果 input 没有被设置为 requires_grad=True，那么在执行反向传播时，梯度信息就不会被保存，导致 input.grad 为空。 要解决这个...

from model import Model import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist from torch.nn import CrossEntropyLoss from torch.optim import SGD from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import ToTensor if __name__ == '__main__': batch_size = 256 train_dataset = mnist.MNIST(root='./train', train=True, transform=ToTensor()) test_dataset = mnist.MNIST(root='./test', train=False, transform=ToTensor()) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) model = Model() sgd = SGD(model.parameters(), lr=1e-1) cost = CrossEntropyLoss() epoch = 100 for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

在每个批次中，将模型设置为训练模式(model.train())，将优化器的梯度置零(sgd.zero_grad())，通过模型前向传播得到预测结果(predict_y)，计算损失(loss)，并进行反向传播和参数更新(loss.backward()和...

for i4 in range(self.num_k4): ############# H_emp feat_cr_t = self.G(img_t) output_cr_t_C = self.C(feat_cr_t.cuda()) output_cr_t_C_de = output_cr_t_C.detach() for ii in range(self.batch_size): self.output_cr_t_C_label[ii] = np.argmax(output_cr_t_C_de[ii].cpu().numpy()) output_cr_t_C_labels = torch.from_numpy(self.output_cr_t_C_label).cuda().long() Ly_ce_t = criterion(output_cr_t_C, output_cr_t_C_labels) H_emp = self.ent(output_cr_t_C) ############# weight coefficient mu mu = (torch.exp(-H_emp)-1.0/self.class_num)/(1-1.0/self.class_num) Ly_loss = 2*(mu*Ly_ce_t+(1-mu)*H_emp) Ly_loss.backward() self.opt_g.step() self.opt_c.step() self.reset_grad() self.reset_grad()代码作用

这段代码是对一个深度神经网络进行训练，其中包括一个生成器 G 和一个分类器 C，使用 Lyapunov loss 进行训练。具体地，该代码通过计算类别分布的熵 H...在计算完损失函数后，使用反向传播来更新生成器和分类器的参数。

# 扩充维度，shape变为(1,48,48,1) #将（1，48，48，1）转换成为(1,1,48,48) face = np.expand_dims(face,0) face = np.expand_dims(face,0) # 人脸数据归一化，将像素值从0-255映射到0-1之间 face = preprocess_input(face) new_face=torch.from_numpy(face) new_new_face = new_face.float().requires_grad_(False) # 调用我们训练好的表情识别模型，预测分类 emotion_arg = np.argmax(emotion_classifier.forward(new_new_face).detach().numpy()) emotion = emotion_labels[emotion_arg] emotion_window.append(emotion) if len(emotion_window) >= frame_window: emotion_window.pop(0) try: # 获得出现次数最多的分类 emotion_mode = mode(emotion_window) except: continue

6. 对预测结果进行后处理：使用 np.argmax() 找到预测结果的最大值所对应的索引，即为预测的表情标签。然后将该标签添加到 emotion_window 列表中。 7. 维护情绪窗口：如果 emotion_window 列表的长度超过 ...

for epoch in range(1000): model.train() for batchidx, (x, label) in enumerate(cifar_train): # [b, 3, 32, 32] # [b] x, label = x.to(device), label.to(device) logits = model(x) # logits: [b, 10] # label: [b] # loss: tensor scalar loss = criteon(logits, label) # backprop optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(epoch, 'loss:', loss.item()) model.eval() with torch.no_grad(): # test total_correct = 0 total_num = 0 for x, label in cifar_test: # [b, 3, 32, 32] # [b] x, label = x.to(device), label.to(device) # [b, 10] logits = model(x) # [b] pred = logits.argmax(dim=1) # [b] vs [b] => scalar tensor correct = torch.eq(pred, label).float().sum().item() total_correct += correct total_num += x.size(0) # print(correct) acc = total_correct / total_num print(epoch, 'test acc:', acc) if __name__ == '__main__': main() ———————————————— 逐行解释以上代码

接着计算损失函数loss，并执行反向传播和优化器的更新操作。 最后打印出当前epoch的损失函数值。 python model.eval() with torch.no_grad(): total_correct = 0 total_num = 0 for x, label in cifar_...

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() # Compute prediction error pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # Backpropagation optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 50 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") return Losslist def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") return LossList,acclist

接下来，计算模型输出和标签之间的损失，使用反向传播更新模型的权重。每经过 50 个 batch，训练循环会输出当前的损失和已经处理的样本数量。 测试循环会将模型设置为评估模式，然后遍历数据加载器中的每一个 batch...

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.train() train_loss, correct = 0, 0 for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) # Compute prediction error pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # Backpropagation optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() if batch % 100 == 0: loss, current = loss.item(), batch * len(X) #print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") train_loss /= num_batches correct /= size print(f"train Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {train_loss:>8f} \n")

5. 将优化器的梯度置零，然后执行反向传播计算梯度，并使用优化器更新模型参数。 6. 累积训练损失和正确预测的数量，以便后续计算平均损失和准确率。 7. 每训练100个批次，打印当前损失和已处理的图像数量。 8. 计算...

with torch.no_grad(): # validate_loader迭代器对验证集进行迭代，每次迭代都会计算模型的输出和损失，并记录最佳的准确率和模型参数 val_bar = tqdm(validate_loader, file=sys.stdout) for val_data in val_bar: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num writer.add_scalar('Loss/test', running_loss / train_steps, epoch) writer.add_scalar('Accuracy/test', val_accurate, epoch) print('[epoch %d] val_loss: %.3f val_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / train_steps, val_accurate)) if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) writer.add_graph(mynet, input) writer.close() print('Finished Training') 请详细解释这段代码

3. 使用PyTorch提供的torch.max()函数，对输出结果进行argmax操作，得到预测的类别标签。 4. 使用PyTorch提供的torch.eq()函数，计算预测结果和真实标签相等的数量，并累加计算正确的样本数。 5. 计算验证集的准确...
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"