@t.no_grad() def generate(**kwargs): """ 随机生成动漫头像，并根据netd的分数选择较好的 """ for k_, v_ in kwargs.items(): setattr(opt, k_, v_) device = t.device('cuda') if opt.gpu else t.device('cpu') netg, netd = NetG(opt).eval(), NetD(opt).eval() noises = t.randn(opt.gen_search_num, opt.nz, 1, 1).normal_(opt.gen_mean, opt.gen_std) noises = noises.to(device) map_location = lambda storage, loc: storage netd.load_state_dict(t.load(opt.netd_path, map_location=map_location)) netg.load_state_dict(t.load(opt.netg_path, map_location=map_location)) netd.to(device) netg.to(device) # 生成图片，并计算图片在判别器的分数 fake_img = netg(noises) scores = netd(fake_img).detach() # 挑选最好的某几张 indexs = scores.topk(opt.gen_num)[1] result = [] for ii in indexs: result.append(fake_img.data[ii]) # 保存图片 tv.utils.save_image(t.stack(result), opt.gen_img, normalize=True, value_range=(-1, 1))的含义

conjugate_grad_2d.rar_grad matl_grad matl_约束条件线性规划_约束条件代码

在这个特定的上下文中，"conjugate_grad_2d.rar_grad.matl_grad.matl_约束条件_线性规划_约束条件代码" 指的是一种利用共轭梯度法解决二维线性规划问题的MATLAB实现。共轭梯度法（Conjugate Gradient Method）是...

Suzuki_grad.rar_SUZUKI_Suzuki channel_小尺度_小尺度衰落_时间选择性

Suzuki信道仿真,用于多路径信道衰落.综合大尺度衰落和小尺度衰落.可用来仿真频率选择性衰落以及时间选择性衰落.

class Local_Base(): def convert(self, *args, train_size, **kwargs): replace_layers(self, *args, train_size=train_size, **kwargs) imgs = torch.rand(train_size) with torch.no_grad(): self.forward(imgs)代码中文含义

这段代码定义了一个名为 Local_...然后它创建一个大小为 train_size 的张量 imgs，并使用 torch.no_grad() 上下文管理器来禁用梯度计算。最后，它调用 self.forward(imgs) 来计算模型对这些输入图像的输出。

class Metrics(): def init(self): self.reset() def reset(self): self.running_agg = {} self.running_count = {} @torch.no_grad() def step(self, **additional_terms): for term in additional_terms: if term not in self.running_agg: self.running_agg[term] = additional_terms[term].detach() self.running_count[term] = 1 else: self.running_agg[term] += additional_terms[term].detach() self.running_count[term] += 1是什么意思

3. @torch.no_grad() 是一个装饰器，用于指示接下来的 step() 方法不需要进行梯度计算。 4. step(self, **additional_terms) 方法用于更新指标和统计数据。它接受一个可变数量的关键字参数 additional_terms...

@torch.no_grad():的作用

@torch.no_grad() 的作用是禁用梯度计算，该上下文管理器用于控制是否要对 tensor 进行自动求导。在这个上下文中，所有的操作都不会被记录在计算图中，从而减少了内存的消耗，加快了计算速度。在推理阶段或者不需要...

@torch.no_grad()

@torch.no_grad() 是一个装饰器，用于在 PyTorch 中禁用梯度计算。当你使用这个装饰器时，任何在其内部执行的操作都不会被追踪，也不会影响后续的梯度计算。这个装饰器通常用于测试或者评估模型时，因为在这些情况...

class NormalLoss(nn.Module): def init(self,ignore_lb=255, *args, **kwargs): super( NormalLoss, self).init() self.criteria = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=ignore_lb, reduction='none') def forward(self, logits, labels): N, C, H, W = logits.size() loss = self.criteria(logits, labels) return torch.mean(loss) class Fusionloss(nn.Module): def init(self): super(Fusionloss, self).init() self.sobelconv=Sobelxy() def forward(self,image_vis,image_ir,labels,generate_img,i): image_y=image_vis[:,:1,:,:] x_in_max=torch.max(image_y,image_ir) loss_in=F.l1_loss(x_in_max,generate_img) y_grad=self.sobelconv(image_y) ir_grad=self.sobelconv(image_ir) generate_img_grad=self.sobelconv(generate_img) x_grad_joint=torch.max(y_grad,ir_grad) loss_grad=F.l1_loss(x_grad_joint,generate_img_grad) loss_total=loss_in+10*loss_grad return loss_total,loss_in,loss_grad

接下来，分别计算image_y、image_ir和generate_img的梯度，并取最大值得到x_grad_joint。再次使用F.l1_loss计算x_grad_joint和generate_img_grad之间的L1损失loss_grad。最后，将loss_in和10倍的loss_grad相加得到总...

@torch.no_grad() def peek(self): values = {} for key in self.running_agg: values[key] = float(self.running_agg[key] / self.running_count[key]) return values是什么意思

这段代码定义了一个名为 peek 的方法，使用了 @torch.no_grad() 装饰器来指示在该方法中不计算梯度。函数的功能是返回一个字典 values，其中包含了当前统计数据的平均值。具体的实现如下： 1. 创建一个空...

python @torch.no_grad()

@torch.no_grad() 是一个上下文管理器，用于在 PyTorch 中关闭梯度计算。在这个上下文中，所有的操作都不会被记录以用于梯度计算，从而提高代码的执行效率并节省内存空间。当我们不需要计算梯度时，比如在模型的...

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 = epsgrads[0] + (1-eps)grads[1] pareto_loss = torch.norm(pareto_loss) ** 2 return [1-eps, eps], pareto_loss

eps的计算公式为eps = nom / (den + self.adam_eps)，其中nom是total_grad和grads[0]的点积，self.adam_eps是一个小的常数，用于避免除零错误。然后，代码使用torch.clamp函数将eps限制在0和1之间。最后，代码计算...

@torch.no_grad() def evaluate(self): values = self.peek() self.reset() return values是什么意思

这段代码定义了一个名为 evaluate 的方法，使用了 @torch.no_grad() 装饰器来指示在该方法中不计算梯度。函数的功能如下： 1. 调用 self.peek() 方法获取当前统计数据的平均值，并将结果保存在 values ...

class MetaLinear(MetaModule): def init(self, *args, **kwargs): super().init() ignore = nn.Linear(*args, **kwargs) self.register_buffer('weight', to_var(ignore.weight.data, requires_grad=True)) self.register_buffer('bias', to_var(ignore.bias.data, requires_grad=True)) def forward(self, x): return F.linear(x, self.weight, self.bias) def named_leaves(self): return [('weight', self.weight), ('bias', self.bias)]

构造函数接受任意数量的位置参数和关键字参数，并使用它们来创建一个 nn.Linear 对象。然后，它使用 register_buffer 方法将该对象的权重和偏差注册为缓冲区，并将它们存储在类的属性 weight 和 bias 中。前向函数...

class K_a(nn.Module): def init(self,in_dim, kwargs): super(K_a, self).init(kwargs) self.r_sigma = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True) self.alpha = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, h, w = x.size() y = x.view(b*c,h,w) m = torch.unsqueeze(y, axis=1) n = torch.unsqueeze(y, axis=2) diff = m -n dist = torch.norm(diff, p=2, dim=1) k = torch.exp(-dist ** 2 * self.r_sigma) k = k.view(b, c, h, w) k = self.sigmoid(k) k = k * x return k 这段代码是要实现什么功能？并且每句代码的含义

5. self.alpha = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True)：定义可学习参数alpha，并将其初始化为1.0。但是这个alpha参数在代码中没有使用，可能是遗漏了。 6. self.sigmoid = nn.Sigmoid()...

详细解释一下这段代码 def forward(ctx, run_function, length, args): ctx.run_function = run_function ctx.input_tensors = list(args[:length]) ctx.input_params = list(args[length:]) with th.no_grad(): output_tensors = ctx.run_function(ctx.input_tensors) return output_tensors

这段代码是一个 PyTorch 的 ...然后使用 PyTorch 的 no_grad() 上下文管理器，执行 run_function 并将结果赋值给 output_tensors，最后返回 output_tensors。这段代码的作用是执行一个 PyTorch 模型的前向传播过程。

转成matlab： def _apply_linesearch_optimzation(self, update_embedding_with, grad, calc_loss, loss, kwargs): self.eta = self.eta_max if kwargs.get('first_iter',False) and not self.linesearch_first: self.eta = kwargs.get('eta_first',1) loss_diff = 1 while loss_diff > 0: loss_diff, temp_embedding, delta = self._linesearch_once( update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,kwargs) if self.eta <= self.eta_min and loss_diff > 0: loss_diff, temp_embedding, delta = self._linesearch_once( update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,**kwargs) loss_diff = -1 self.eta *= 2 update_embedding_with(new_embedding=temp_embedding) return delta def _linesearch_once(self, update_embedding_with, grad, calc_loss, loss, **kwargs): delta = self._calc_delta(grad) temp_embedding = update_embedding_with(delta=delta,copy=True) loss_diff = calc_loss(temp_embedding) - loss self.eta /= 2 return loss_diff, temp_embedding, delta

function delta = _apply_linesearch_optimzation(self, update_embedding_with, grad, calc_loss, loss, varargin) eta = self.eta_max; if nargin > 4 && varargin{1} && ~self.linesearch_first eta = ...

@torch.no_grad() def val(dataset): # Validation step data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=config['batch_size'], shuffle=False, num_workers=config['data_threads'], pin_memory=True )是什么意思

在函数内部，使用@torch.no_grad()装饰器来标记验证过程，表示在验证过程中不需要计算梯度，以减少内存消耗和加快计算速度。然后，使用DataLoader类创建一个数据加载器data_loader，用于加载验证数据集。与...

with torch.no_grad(): w-=lrw.grad b-=lrb.grad #梯度清零 w.grad.zero_() b.grad.zero_()

1. with torch.no_grad():：这里使用with torch.no_grad()上下文管理器，表示接下来的代码块中禁用梯度计算。在这个代码块中，PyTorch不会跟踪操作的梯度信息，因为这是在更新模型参数而不是计算梯度。 2. w -...

def init(self, template_path): super(Model, self).init() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0])在每行代码后添加注释

def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # 初始化父类 # 加载模板网格 self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') # 缩放网格顶点坐标，并设置为不可...

def call(self, Image, data, index=None): Image.requires_grad_(True) # 将输入设置为需要计算梯度 data.requires_grad_(True) self.model.features.requires_grad_(True) self.model.classifier.requires_grad_(True) self.model.requires_grad_(True) output = self.forward_static(Image.cuda(), data.cuda()) 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() bb = Image.grad output = Image.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中Image.grad为空怎么解决

在代码中，Image.grad 是一个错误的变量名，正确的变量名应该是 Image.grad.data。因此，可以将 bb = Image.grad 改为 bb = Image.grad.data，即可得到正确的梯度值。同时，需要注意的是，Image 和 data...

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详细解释一下这段代码 def forward(ctx, run_function, length, *args): ctx.run_function = run_function ctx.input_tensors = list(args[:length]) ctx.input_params = list(args[length:]) with th.no_grad(): output_tensors = ctx.run_function(*ctx.input_tensors) return output_tensors

@torch.no_grad() def val(dataset): # Validation step data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=config['batch_size'], shuffle=False, num_workers=config['data_threads'], pin_memory=True )是什么意思

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