def channel_shuffle(x, groups): batchsize, num_channels, height, width = x.data.size() channels_per_group = num_channels // groups # reshape x = x.view(batchsize, groups, channels_per_group, height, width) x = torch.transpose(x, 1, 2).contiguous() # flatten x = x.view(batchsize, -1, height, width) return x

这是一个用于通道混洗的函数。输入参数 x 是一个四维的张量，表示一个 batch 内的多张图片；groups 表示要分成的组数。

函数首先从输入张量 x 中获取 batch size、channel 数量、高度和宽度四个维度的大小。然后计算出每组应当包含的 channel 数量，即 channels_per_group = num_channels // groups。

接着，函数将输入张量 x reshape 成新的形状，使得通道数按照 groups 和 channels_per_group 进行划分。具体来说，新的形状为 batchsize * groups * channels_per_group * height * width，其中第二个维度是 groups，第三个维度是 channels_per_group。

接下来，函数使用 torch.transpose() 函数将第二个和第三个维度进行交换，以实现通道混洗的效果。注意，由于交换维度后张量的存储顺序可能不再是连续的，因此需要调用 .contiguous() 方法，使得张量在内存中是连续存储的。

最后，函数将张量再次 reshape，将前两个维度合并为一个，即 batchsize * (groups * channels_per_group) * height * width，并返回结果。

相关问题

class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误

代码中的错误在于使用了错误的语法和变量命名。以下是需要修正的错误：

1. 函数 `u()` 的定义中，应该将 `train size` 改为 `train_size`。同样的，`batch_ size` 改为 `batch_size`。

2. 在 `u()` 函数中，`int(num_ data 1 batch_ size)` 的语法是错误的，应该改为 `int(num_data / batch_size)`。

3. 在 `u()` 函数中，`self.leftover flag` 的语法也是错误的，应该改为 `self.leftover_flag`。

4. 在 `u()` 函数中，`long( )self.leftover flag = True` 的语法是错误的，应该将其分成两行，并且添加缺少的冒号。

5. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size` 的语法是错误的，应该将 `self .batch size` 改为 `self.batch_size`。

6. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 的语法是错误的，应该将 `self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 改为 `self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)`。

7. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`if self.leftover_ flag:` 的语法是错误的，应该将其改为 `if self.leftover_flag:`。

8. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0` 的语法是错误的，应该将其改为 `self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)`。

9. 在 `def Len_()` 函数中，`return num_ data` 的语法是错误的，应该将其改为 `return num_data`。

修正以上错误后的代码如下：

class Sampler:
    def u(self, train_size, batch_size):
        num_data = train_size
        self.num_per_batch = int(num_data / batch_size)
        self.batch_size = batch_size
        self.range = torch.arange(0, batch_size).view(1, batch_size).long()
        self.leftover_flag = False
        if num_data % batch_size:
            self.leftover = torch.arange(self.num_per_batch * batch_size, num_data).long()
            self.leftover_flag = True

    def iter_a(self):
        rand_num = torch.randperm(self.num_per_batch).view(-1, 1) * self.batch_size
        self.rand_num = rand_num.expand(self.num_per_batch, self.batch_size) + self.range
        self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)
        if self.leftover_flag:
            self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)
        return iter(self.rand_num_view)

    def Len(self):
        return num_data

以上是修正后的代码。修正后代码中的变量命名和语法都是正确的。

class SeqDataLoader: #@save def __init__(self, batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens): if use_random_iter: self.data_iter_fn = seq_data_iter_random else: self.data_iter_fn = seq_data_iter_sequential self.corpus, self.vocab = load_corpus_time_machine(max_tokens) self.batch_size, self.num_steps = batch_size, num_steps def __iter__(self): return self.data_iter_fn(self.corpus, self.batch_size, self.num_steps)

这段代码定义了一个名为SeqDataLoader的类，用于加载和迭代序列数据。类的输入参数包括batch_size（批量大小）、num_steps（每个序列的时间步数）、use_random_iter（是否使用随机迭代器）和max_tokens（最大标记数）。

在类的初始化函数中，根据use_random_iter的值选择seq_data_iter_random或seq_data_iter_sequential作为数据迭代器。然后，使用load_corpus_time_machine函数加载时间机器语料库，并返回corpus和vocab两个变量。最后，将batch_size和num_steps保存在类的属性中。

在类的__iter__函数中，返回迭代器对象，该迭代器对象调用了data_iter_fn函数（即seq_data_iter_random或seq_data_iter_sequential），并将corpus、batch_size和num_steps作为参数传递给该函数。返回的迭代器对象可以用于遍历整个序列数据集，生成小批量序列数据。

总之，这个类提供了一种方便的方式来加载和迭代序列数据，并且可以根据需要选择不同的迭代器方式。