@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
时间: 2024-02-22 10:01:18 浏览: 17
这段代码是用于生成动漫头像的函数。该函数通过随机生成opt.gen_search_num个噪声,然后将这些噪声输入到生成器netg中,生成opt.gen_search_num张假图片。然后将这些假图片输入到判别器netd中,得到每张假图片在判别器中的得分scores,选出得分最高的opt.gen_num张假图片,保存到指定路径opt.gen_img中。其中,NetG和NetD分别是生成器和判别器的网络模型;opt.netg_path和opt.netd_path分别是生成器和判别器的权重参数保存路径;opt.gen_search_num是随机生成的噪声数量;opt.gen_mean和opt.gen_std分别是噪声的均值和标准差;opt.gen_num是选择得分最高的假图片数量;normalize和value_range分别是保存图片时的参数。
相关问题
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,比如在模型的推理阶段或者只是进行前向传播而不需要反向传播时,可以使用 @torch.no_grad() 来关闭梯度计算。
例如:
```python
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
with torch.no_grad():
y = x * 2
print(y.requires_grad) # False
```
在上面的例子中,通过 @torch.no_grad() 上下文管理器,我们在计算 y 的过程中禁止了梯度计算。因此,y 的 requires_grad 属性被设置为 False,表示 y 不需要计算梯度。
@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,因为在这些情况下我们不需要计算梯度,只需要前向传播即可。
示例:
```
import torch
def evaluate(model, data):
with torch.no_grad():
total_loss = 0
for batch in data:
inputs, targets = batch
outputs = model(inputs)
loss = compute_loss(outputs, targets)
total_loss += loss.item()
return total_loss / len(data)
```
在这个例子中,`evaluate` 函数使用了 `@torch.no_grad()` 装饰器,因此在计算损失时不会追踪梯度。