self.schedule = schedule self.combined_schedule = {} self.combined_schedule.update(self.schedule["schedule"])
时间: 2024-05-27 07:08:15 浏览: 96
这段代码是将一个字典类型的调度(schedule)转换成另一个字典类型的组合调度(combined_schedule)。首先,将原调度(schedule)中的"schedule"键对应的值添加到组合调度(combined_schedule)中。这里使用了字典的update()方法,它可以将一个字典中的键值对更新到另一个字典中。最终得到的组合调度(combined_schedule)包含了原调度(schedule)中的所有键值对。
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def __init__(self,model,): super().__init__() self.model = model self.channels = self.model.channels self.self_condition = self.model.self_condition #条件控制 self.image_size = image_size #图片size self.objective = objective if beta_schedule == 'linear': betas = linear_beta_schedule(timesteps) elif beta_schedule == 'cosine': betas = cosine_beta_schedule(timesteps) else: raise ValueError(f'unknown beta schedule {beta_schedule}') alphas = 1. - betas alphas_cumprod = torch.cumprod(alphas, axis=0) alphas_cumprod_prev = F.pad(alphas_cumprod[:-1], (1, 0), value = 1.) timesteps, = betas.shape self.num_timesteps = int(timesteps) self.loss_type = loss_type
这是一个Python类的初始化方法,该类的功能和具体实现需要更多代码来确定。其中的参数解释如下:
- model: 模型
- channels: 图像的通道数
- self_condition: 条件控制
- image_size: 图片的尺寸大小
- objective: 目标
- beta_schedule: beta值的计算方式,可选的有'linear'和'cosine'
- timesteps: 时间步数
- alphas: alpha值,为1减去beta值
- alphas_cumprod: alpha值的累乘
- alphas_cumprod_prev: alpha值的前缀累乘
- num_timesteps: 时间步数
- loss_type: 损失函数类型
该初始化方法会将这些参数进行初始化,并保存在类的属性中,以便在类的其他方法中进行调用和使用。
else: self.total_N = 1000 self.beta_0 = continuous_beta_0 self.beta_1 = continuous_beta_1 self.cosine_s = 0.008 self.cosine_beta_max = 999. self.cosine_t_max = math.atan(self.cosine_beta_max * (1. + self.cosine_s) / math.pi) * 2. * (1. + self.cosine_s) / math.pi - self.cosine_s self.cosine_log_alpha_0 = math.log(math.cos(self.cosine_s / (1. + self.cosine_s) * math.pi / 2.)) self.schedule = schedule if schedule == 'cosine': # For the cosine schedule, T = 1 will have numerical issues. So we manually set the ending time T. # Note that T = 0.9946 may be not the optimal setting. However, we find it works well. self.T = 0.9946 else: self.T = 1.解析
这段代码是某个类的初始化方法,它设置了该类的一些属性值。其中包括总迭代次数、beta_0、beta_1、cosine_s、cosine_beta_max、cosine_t_max、cosine_log_alpha_0、schedule和T等属性。如果schedule属性的值是'cosine',则设定T属性为0.9946,否则设为1。这段代码的目的是为了初始化该类的属性,为后续的操作做好准备。
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