dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0]

时间: 2024-01-02 09:05:19 浏览: 74
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PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法

这行代码中，`autograd.grad`是PyTorch中的自动求导函数，用于计算某个变量对某个张量的导数。具体来说，`autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0]`表示计算`y2`对`y1`的导数，`retain_graph=True`表示保留计算图，`[0]`表示返回结果的第一个元素。 在这段代码中，`dy2_dy1`表示`y2`对`y1`的导数。由于`y2`是`y1`的函数，因此可以通过链式法则计算出`dy2_dy1`。
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pred = out.argmax(dim=1) accuracy = (pred[data.test_mask] == data.y[data.test_mask]).sum().item() / data.test_mask.sum().item() print(f'Test Accuracy: {accuracy}') 以上代码展示了如何加载数据、...

x=torch.tensor(1.) w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw1

dy2_dy1=torch.autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=torch.autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=torch.autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw...

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]中，出现错误：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'norm'。s只是一个分数，好像不可导

s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() 这样，你可以在后续代码中使用 s 的梯度。当然，你需要根据实际场景调整 s 的值和 requires_grad 的设置。

pt_x_bc_var = Variable(torch.from_numpy(x_bc_var).float(), requires_grad=False) pt_x_in_pos_one = Variable(torch.from_numpy(x_in_pos_one).float(), requires_grad=False) pt_x_in_zeros = Variable(torch.from_numpy(x_in_zeros).float(), requires_grad=False) pt_t_in_var = Variable(torch.from_numpy(t_in_var).float(), requires_grad=False) pt_u_in_zeros = Variable(torch.from_numpy(u_in_zeros).float(), requires_grad=False) # 求边界条件的损失 net_bc_right = net(torch.cat([pt_x_in_zeros, pt_t_in_var], 1)) # u(0,t)的输出 mse_u_2 = mse_cost_function(net_bc_right, pt_u_in_zeros) # e = 0-u(0,t) 公式（2） net_bc_left = net(torch.cat([pt_x_in_pos_one, pt_t_in_var], 1)) # u(1,t)的输出 mse_u_3 = mse_cost_function(net_bc_left, pt_u_in_zeros) x_0 = torch.cat([pt_x_in_zeros, pt_t_in_var], 1) x_1 = torch.cat([pt_x_in_pos_one, pt_t_in_var], 1) pt_x_0 = x_0.detach().requires_grad_(True) pt_x_1 = x_1.detach().requires_grad_(True) net_bc_right.requires_grad_(True) net_bc_left.requires_grad_(True) u_x_0 = torch.autograd.grad(net_bc_right, pt_x_0, grad_outputs=torch.ones_like(net_bc_right), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_x_1 = torch.autograd.grad(net_bc_left, pt_x_1, grad_outputs=torch.ones_like(net_bc_left), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_xx_0 = torch.autograd.grad(u_x_0, pt_x_0, grad_outputs=torch.ones_like(u_x_0), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_xx_1 = torch.autograd.grad(u_x_1, pt_x_1, grad_outputs=torch.ones_like(u_x_1), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1)这串代码有什么问题吗？该怎么解决

这段代码没有明显的语法问题，但是有可能会导致梯度计算的错误，因为在...为了解决这个问题，可以使用 retain_graph=True 参数来保留计算图，或者在计算 u_x_0, u_x_1, u_xx_0, u_xx_1 的时候不使用 detach() 方法。

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.

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,...

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'

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...

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.

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

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

- 随机生成一个(0,1)之间的随机数alpha，其形状为(batch_size, 1, 1, 1)。 - 根据随机数alpha和真实图像样本、生成图像样本，生成一组插值样本(interpolates)，其形状与真实图像样本一致。 - 将插值样本...

y_x0 = torch.autograd.grad(y, pt_x_in,grad_outputs=torch.ones_like(net(pt_x_in)),create_graph=True)[0]

The 'create_graph' argument is set to 'True' to enable the computation of higher-order derivatives in subsequent calculations. The resulting gradient tensor 'y_x0' will have the same shape as 'pt_x_...

y_x0 = torch.autograd.grad(y, 0,grad_outputs=torch.ones_like(net(pt_x_in)),create_graph=True)[0]

The create_graph=True argument allows the computation graph to be retained, so that higher-order derivatives can be computed if needed. The resulting gradient tensor is returned as the output of the ...

解释下下面这段代码 if self.adv_loss == 'wgan-gp': # 计算梯度惩罚 alpha = torch.rand(real_images.size(0), 1, 1, 1).cuda().expand_as(real_images) interpolated = Variable(alpha * real_images.data + (1 - alpha) * fake_images.data, requires_grad=True) out, _, _ = self.D(interpolated) grad = torch.autograd.grad(outputs=out, inputs=interpolated, grad_outputs=torch.ones(out.size()).cuda(), retain_graph=True, create_graph=True, only_inputs=True)[0] grad = grad.view(grad.size(0), -1) grad_l2norm = torch.sqrt(torch.sum(grad ** 2, dim=1)) d_loss_gp = torch.mean((grad_l2norm - 1) ** 2) # Backward + Optimize d_loss = self.lambda_gp * d_loss_gp self.reset_grad() d_loss.backward() self.d_optimizer.step()

- 最后，计算梯度惩罚项 d_loss_gp，即 (grad_l2norm - 1) ** 2 的均值。并更新判别器的损失函数 d_loss。 其中，lambda_gp 是梯度惩罚项的权重。在训练过程中，通过反向传播和优化器来更新判别器的参数，从而达到...

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

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] ...

def find_preferences_2d(self, *losses): assert len(losses) >= 2 grads = [] for loss in losses: self.optimizer_actor.zero_grad() self.optimizer_critic.zero_grad() grad = torch.autograd.grad(loss, self.model.actor.parameters(), retain_graph=True, create_graph=self.adaptive)[0] torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.actor.parameters(), self.max_grad_norm) grad = torch.flatten(grad) grad = torch.squeeze(grad) grads.append(grad) total_grad = grads[1] - grads[0] print("total_grad:",total_grad) nom = torch.dot(total_grad, grads[0]) #相同类型矩阵做点积 den = torch.norm(total_grad) ** 2 eps = nom/(den + self.adam_eps) eps = torch.clamp(eps, 0, 1) pareto_loss = eps*grads[0] + (1-eps)*grads[1] pareto_loss = torch.norm(pareto_loss) ** 2 return [1-eps, eps], pareto_loss

其中，retain_graph参数设置为True表示保留计算图以供后续使用，create_graph参数根据self.adaptive的值决定是否创建计算图。接着，代码使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_函数对actor参数的梯度进行裁剪，以防止...

y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0]

### 回答1： 这段代码使用了 PyTorch 的自动求导功能，计算了一个张量 y 对另一个张量 x 的...最后的[0]表示我们从求导结果的元组中取出张量对象，这是因为autograd.grad函数的返回值是一个元组，包含了所有求导结果。

详细解释一下这段代码input_grads = th.autograd.grad( output_tensors, ctx.input_tensors + ctx.input_params, output_grads, allow_unused=True, )

其中，output_tensors 是需要求导的输出张量，ctx.input_tensors 是输入张量，ctx.input_params 是模型参数，output_grads 是输出张量的梯度，allow_unused=True 表示允许一些输入张量没有梯度。这段代码的作用是...

帮我分析一下python程序代码from PIL import Image import numpy as np a = (np.array(Image.open("C:/picture/1.jpg").convert('L')).astype('float')) depth = 3. grad = np.gradient(a) grad_x, grad_y = grad grad_x = grad_xdepth/100. grad_y = grad_ydepth/100. A = np.sqrt(grad_x2 + grad_y2 + 1.) uni_x = grad_x/A uni_y = grad_y/A uni_z = 1./A vec_el = np.pi/2.2 vec_az = np.pi/4. dx = np.cos(vec_el)np.cos(vec_az) dy = np.cos(vec_el)np.sin(vec_az) dz = np.sin(vec_el) b = 255(dxuni_x + dyuni_y + dzuni_z) b = b.clip(0, 255) im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.save("C:/picture/5.jpg")

4. 将 grad_x 和 grad_y 每个元素都乘以一个系数 depth/100，并使用 numpy.sqrt() 方法计算 grad_x^2 + grad_y^2 + 1 的平方根，最终得到一个新的数组 A。 5. 根据 uni_x = grad_x/A，uni_y = grad_y/A 和 uni_z = 1...

帮我分析一下python程序代码from PIL import Image import numpy as np a = (np.array(Image.open("C:/picture/1.jpg").convert('L')).astype('float')) depth = 3. grad = np.gradient(a) grad_x, grad_y = grad grad_x = grad_x*depth/100. grad_y = grad_y*depth/100. A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.) uni_x = grad_x/A uni_y = grad_y/A uni_z = 1./A vec_el = np.pi/2.2 vec_az = np.pi/4. dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) dz = np.sin(vec_el) b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) b = b.clip(0, 255) im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.save("C:/picture/5.jpg")

这段代码实现了将一张彩色图片转换为灰度图，并对其进行了一些处理，最终生成了一张新的图片...9. 将b的值限制在0~255之间（clip(0, 255)）。 10. 通过Image.fromarray()函数将b转换为一张图片，并保存到文件系统中。

def ode_01(x,net): y=net(x) y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0] return y-y_x # y-y' = 0

这是一段 Python 代码，定义了一个名为 "ode_01" 的函数。 ...其中，x 是输入变量；...注意：在求 y 对 x 的导数时，使用了 create_graph=True 的参数，这表示在求导过程中保留用于计算梯度的计算图。

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