v = torch.cat([v,torch.zeros(32,3,3,3)], dim=1)
时间: 2023-09-20 15:09:13 浏览: 35
这段代码的作用是将张量 `v` 在第二个维度上拼接一个 32x3x3x3 的零张量。具体来说,`torch.zeros(32,3,3,3)` 创建了一个 32x3x3x3 的张量,其中所有元素都是 0。然后,`torch.cat([v,torch.zeros(32,3,3,3)], dim=1)` 在第二个维度上将 `v` 和零张量拼接起来,生成一个新的张量,它的形状为 `(v.shape[0], v.shape[1]+3, v.shape[2], v.shape[3])`。这个操作的目的是将原先的 `conv1.weight` 的通道数从 1 增加到 4,以适配新模型中的 `Conv2d` 层。
相关问题
v = torch.cat([v,torch.zeros(32,1,3,3)], dim=1)
这段代码的作用是将张量 `v` 在第二个维度上拼接一个 32x1x3x3 的零张量。具体来说,`torch.zeros(32,1,3,3)` 创建了一个 32x1x3x3 的张量,其中所有元素都是 0。然后,`torch.cat([v,torch.zeros(32,1,3,3)], dim=1)` 在第二个维度上将 `v` 和零张量拼接起来,生成一个新的张量,它的形状为 `(v.shape[0], v.shape[1]+1, v.shape[2], v.shape[3])`。这个操作的目的是将原先的 `conv1.weight` 的通道数从 1 增加到 2,以适配新模型中的 `Conv2d` 层。
这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)
这段代码中存在一个错误。在for循环中,代码更新了变量b,但是在更新后没有再次进行softmax操作,导致后续的计算结果不正确。因此,需要在for循环中,在更新b后再次进行softmax操作,如下所示:
```
for i in range(num_iterations):
c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1)
weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1)
representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation)
representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1)
representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)
representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf'))
b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1) # 进行softmax操作
```
这样修改后,该段代码的功能应该能够正常运行。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)