gradient_penalty = ((gradients.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA什么意思

时间: 2023-12-30 07:02:21 浏览: 210
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Tensorflow中k.gradients()和tf.stop_gradient()用法说明

这段代码出现在GAN中的判别器(Discriminator)部分的损失函数(loss function)中，用于实现WGAN-GP(wasserstein GAN with Gradient Penalty)算法中的梯度惩罚。 具体来说，WGAN-GP算法是在WGAN算法的基础上引入了一个梯度惩罚项，用于使生成器(Generator)产生更加真实的图像。在判别器损失函数中，首先计算真实图像和生成图像的损失，然后再加入一个梯度惩罚项，即上述代码所示的式子。 其中，gradients表示判别器对于输入图像的梯度，norm(2, dim=1)表示对于每个梯度向量求2范数，即计算其模长，-1表示要将其减去1，然后再平方。最后，将所有样本的梯度惩罚项求平均，并乘以超参数self.LAMBDA作为整个损失函数的权重。 这个梯度惩罚项的作用是使判别器的梯度不会太大，从而避免模式崩溃(mode collapse)的问题。
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GRADIENT.zip_MáS_gradient_x.m_greedy solution_sparse

gradient_QU.m For example, invoking the partial sparse-simplex method with the same setting as the last example (of the greedy sparse-simplex method) also ...@(x,S)g_QU(A,c,x,S),p,500,[1 1 1 ones(7,1)])

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty，return self.loss_D + gradient_penalty出现错误：TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'

gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,...

def compute_gradient_penalty(D, real_samples, fake_samples): alpha = torch.from_numpy(np.random.random((real_samples.size()[0], 1, 1, 1))).float().cuda() interpolates = (alpha * real_samples + ((1 - alpha) * fake_samples)).requires_grad_(True) d_interpolates, _ = D(interpolates) fake = autograd.Variable(torch.ones(real_samples.size()[0]), requires_grad=False).cuda() gradients = autograd.grad( outputs=d_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=fake, create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, )[0] gradients = gradients.view(gradients.size(0), -1) gradient_penalty = ((gradients.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() return gradient_penalty解释函数

这是一个计算 Wasserstein GAN 梯度惩罚项的函数，用于提高训练的稳定性和生成样本的质量。...- 计算梯度惩罚项(gradient_penalty)，即对梯度范数减1后的平方进行平均。 - 返回梯度惩罚项(gradient_penalty)。

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty，上述代码中(((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA)提示出现错误：RuntimeError: One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True if this is the desired behavior.

gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] 改为： ...

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0] gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty运行上述代码，出现错误：RuntimeError: One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True if this is the desired behavior.

gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_...

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0] print(gradients1) print(gradients1.shape) gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty，已知上述代码中，s为超像素池化后的分数，如何将s加入到patchgan 的梯度惩罚中，输入图像的梯度是哪个，怎么计算，给出改进后的代码

可以将超像素池化的分数s与判别器的输出disc_interpolates相加，作为最终的判别结果。... gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty

gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) ，解释

在这段代码中，gradients1是计算得到的判别器的梯度，norm(2, dim=1)是计算每个梯度向量的二范数，即每个梯度向量的长度。这里的1表示按行计算，如果是0则表示按列计算。 然后将每个梯度向量的长度减去1，再平方，...
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提供self attention GAN的pytorch代码，同时将损失函数替换成WGAN—GP中的损失函数

gradient_penalty = ((gradients.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() # Compute the Wasserstein distance wasserstein_distance = real_scores.mean() - fake_scores.mean() # Compute the loss for the ...

输入为11*11大小数据集用wgan生成11*11灰度图代码

gradient_penalty = ((gradients.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * 10 d_loss += gradient_penalty return d_loss # 设置训练参数和超参数 batch_size = 64 lr = 0.0001 z_dim = 100 n_epochs = 200 clip_...

wgan-gp代码

gradient_penalty = ((gradients.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.lambda_gp return gradient_penalty # 定义训练函数 def train_wgan_gp(generator, discriminator, dataloader, num_epochs=200, batch...

WRGAN-GPmatlab代码

gradient_penalty = mean((norm(gradients, 2, 1) - 1).^2); % 总损失计算 loss = mean(loss_real) - mean(loss_fake) + lambda * gradient_penalty; end 3. **训练循环**：使用trainNetwork函数迭代地...
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探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

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