解释x.grad.data.zero_()

x.grad.data.zero_() 是一个 PyTorch 中的操作，用于将 x 变量的梯度张量归零。在深度学习训练过程中，每次反向传播后，梯度张量都会被累加，但在一些情况下我们需要将梯度清零，以免影响后续的训练。这个操作就是用来实现这个功能的。其中，grad 是一个 Variable 对象，而 zero_() 是一个 in-place 操作，即直接修改原来的张量，而不是创建一个新的张量。

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解释def sgd(params, states, hyperparams): for p in params: p.data.sub_(hyperparams['lr'] * p.grad) p.grad.data.zero_()

这段代码定义了一个函数 `sgd`，用于实现随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）的更新步骤。

具体解释如下：
- `params` 是一个参数列表，代表需要更新的模型参数。
- `states` 是一个状态列表，用于保存每个参数的状态信息（例如动量）。
- `hyperparams` 是一个超参数字典，包含了学习率（lr）等超参数的值。

在函数内部的循环中，对每个参数 p 进行以下操作：
1. `p.data.sub_(hyperparams['lr'] * p.grad)`：使用学习率（`hyperparams['lr']`）乘以参数的梯度（`p.grad`），然后从参数的值中减去这个乘积。这是梯度下降更新参数的一种常见方式。
2. `p.grad.data.zero_()`：将参数的梯度值重置为零。这是为了在下一次计算梯度之前清除之前的梯度信息，以避免重复计算。

综上所述，这段代码实现了随机梯度下降算法的更新步骤，用于更新给定参数列表中的模型参数，并清除参数的梯度信息。

class ShiftModule(nn.Module): def __init__(self, input_channels, n_segment=8,n_div=8, mode='shift'): super(ShiftModule, self).__init__() self.input_channels = input_channels self.n_segment = n_segment self.fold_div = n_div self.fold = self.input_channels // self.fold_div self.conv = nn.Conv1d(self.fold_div*self.fold, self.fold_div*self.fold, kernel_size=3, padding=1, groups=self.fold_div*self.fold, bias=False) if mode == 'shift': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:self.fold, 0, 2] = 1 # shift left self.conv.weight.data[self.fold: 2 * self.fold, 0, 0] = 1 # shift right if 2*self.fold < self.input_channels: self.conv.weight.data[2 * self.fold:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'fixed': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'norm': self.conv.weight.requires_grad = True def forward(self, x): nt, c, h, w = x.size() n_batch = nt // self.n_segment x = x.view(n_batch, self.n_segment, c, h, w) x = x.permute(0, 3, 4, 2, 1) # (n_batch, h, w, c, n_segment) x = x.contiguous().view(n_batch*h*w, c, self.n_segment) x = self.conv(x) # (n_batch*h*w, c, n_segment) x = x.view(n_batch, h, w, c, self.n_segment) x = x.permute(0, 4, 3, 1, 2) # (n_batch, n_segment, c, h, w) x = x.contiguous().view(nt, c, h, w) return x

这是一个名为ShiftModule的类，继承自nn.Module。它有四个参数：input_channels表示输入通道数，n_segment表示分段数，默认为8，n_div表示每个分段的通道数，默认为8，mode表示模式，默认为shift。

在初始化函数__init__中，首先调用父类的构造函数，然后将参数赋值给类的属性。接着，根据n_div和fold计算出fold_div，即每个fold中的通道数。然后创建一个1D卷积层，输入通道数为fold_div*fold，输出通道数也为fold_div*fold，卷积核大小为3，padding为1，groups为fold_div*fold，表示每个fold内的通道共享卷积核，bias为False，表示不使用偏置。

如果mode为shift，则将卷积层的权重设置为可训练，初始化为0，并将第一个fold的第0个通道的第2个位置的权重设置为1。