这行代码出错了S2 = sum(link(:,3) .* (link(:,4) == idx(link(:,1))) .* (link(:,4) == idx(link(:,2))));

这行代码看起来是MATLAB或Octave语言的代码，它的功能是计算link中第3列与第4列等于idx(link中的第1列)和第2列的元素的乘积之和。出错信息可能是关于link或idx的维度不匹配，或者是关于矩阵索引的问题。可以尝试检查变量link和idx的维度是否正确，并确保link中的索引不超出了其范围。如果问题仍然存在，可以提供更详细的错误信息以便更好地帮助你解决问题。

相关问题

你的这个代码这行错了：S2 = sum(link(:,3) .* (link(:,4) == idx(link(:,1))) .* (link(:,4) == idx(link(:,2))));

这段代码是MATLAB代码，可能需要转化为Python代码。

首先，MATLAB中的sum函数在Python中可以使用numpy库中的sum函数替代。另外，MATLAB中的link数组是一个二维数组，而Python中可以使用pandas库中的DataFrame代替。

因此，这段MATLAB代码可以转化为如下的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据到DataFrame中
link = pd.read_csv('link.csv')

# 获取link中的第一列和第二列分别出现在idx中的行，并计算第三列的和
S2 = np.sum(link.loc[(link.iloc[:, 0].isin(idx)) & (link.iloc[:, 1].isin(idx)), 2])

这段Python代码的作用是从名为"link.csv"的文件中读取数据到pandas的DataFrame中，然后获取link中的第一列和第二列分别出现在idx中的行，并计算第三列的和。其中，np.sum函数用于计算和。

运行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): return self.model(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 == 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报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码

这个错误提示是因为代码中使用了旧版本的autograd函数，需要使用新版本的autograd函数。可以使用`@staticmethod`修饰`GuidedBackpropReLU`类中的`forward`方法，将其转换为静态方法。修改后的代码如下：

class GuidedBackpropReLU(nn.ReLU):
    @staticmethod
    def forward(input):
        output = torch.clamp(input, min=0.0)
        grad = torch.zeros_like(output)
        grad[output > 0] = 1.0
        output = output * grad
        return output

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):
        return self.model(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