test_x = Variable(torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim=1), volatile=True).type(torch.FloatTensor) / 255是什么意思
时间: 2024-06-06 13:11:01 浏览: 15
这行代码的作用是将测试数据集中的图像数据转化为PyTorch中的Variable类型,并将其维度从(N,H,W)变为(N,C,H,W),其中N为图像数量,C为通道数(因为灰度图像只有一个通道,因此C=1),H和W分别为图像的高和宽。然后将数据类型转换为FloatTensor,并将像素值的范围从0~255缩放到0~1之间。volatile=True表示这个Variable不需要计算梯度,因为这是测试阶段,不需要反向传播计算梯度。
相关问题
test_x = Variable(torch.unsqueeze(test_data.data, dim=1), volatile=True).type(torch.FloatTensor)[:500] / 255.
这是一行代码,其中包含了以下操作:
1. 从 test_data 中获取数据,并使用 torch.unsqueeze 在第二个维度上添加一个新的维度。
2. 使用 volatile 标志来指示计算图不需要保留中间结果(即不需要进行反向传播),这样可以减少内存消耗。
3. 将数据类型转换为 torch.FloatTensor。
4. 取出前 500 个数据。
5. 对数据进行归一化,除以 255。
这行代码的作用是将测试数据进行预处理,使其可以输入到深度学习模型中进行推断,并且保证数据的值域在 [0,1] 范围内。
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。
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