p.requires_grad = False

`p.requires_grad = False` 是将一个参数或变量 `p` 的 `requires_grad` 属性设置为 `False` 的代码。这个属性用于指示是否需要计算关于 `p` 的梯度。将 `requires_grad` 设置为 `False` 表示不需要计算梯度，即在反向传播过程中不会对 `p` 进行梯度计算和更新。这通常用于固定某些参数，即将其设置为不可训练的状态，以便在训练过程中保持其固定值。

相关问题

for p in netD.parameters(): # reset requires_grad p.requires_grad = False # avoid computation netG.zero_grad() input_attv = Variable(input_att) noise.normal_(0, 1) noisev = Variable(noise) fake = netG(noisev, input_attv) criticG_fake = netD(fake, input_attv) criticG_fake = criticG_fake.mean() G_cost = -criticG_fake # classification loss c_errG = cls_criterion(pretrain_cls.model(fake), Variable(input_label)) errG = G_cost + opt.cls_weight*c_errG errG.backward() optimizerG.step() mean_lossG /= data.ntrain / opt.batch_size mean_lossD /= data.ntrain / opt.batch_size print('[%d/%d] Loss_D: %.4f Loss_G: %.4f, Wasserstein_dist: %.4f, c_errG:%.4f' % (epoch, opt.nepoch, D_cost.data[0], G_cost.data[0], Wasserstein_D.data[0], c_errG.data[0]))

这段代码是用于训练生成器（netG）的部分。

首先，通过循环遍历判别器（netD）的参数，将它们的`requires_grad`属性设置为False，以避免进行梯度计算。

然后，通过调用`zero_grad`方法清空生成器的梯度。

接下来，创建变量input_attv和noisev，分别将输入的属性特征（input_att）和噪声（noise）转换为可求导的变量。

使用生成器netG生成合成图像fake，并将其输入到判别器netD中得到判别器对合成图像的评分criticG_fake。将criticG_fake取平均值。

计算生成器的损失函数G_cost，为负的criticG_fake。

计算分类损失函数c_errG，通过将合成图像fake输入预训练的分类器pretrain_cls.model，并与真实标签（input_label）进行比较。

计算总体损失函数errG，为G_cost加上分类损失乘以权重参数opt.cls_weight。

通过调用`backward`方法进行反向传播，计算梯度。

通过调用`step`方法执行一步优化器（optimizerG）更新生成器模型的参数。

在每个epoch的训练中，累积计算平均损失mean_lossG和mean_lossD。

最后，打印出当前epoch的损失函数值（Loss_D和Loss_G）、Wasserstein距离（Wasserstein_dist）和分类损失（c_errG）。

请注意，这段代码中引用了一些变量和模型，如netD、netG、pretrain_cls等，可能需要事先定义或导入。在实际应用中，可能需要根据具体需求对这些代码进行适当的修改和调用。

请解释以下代码 class MeanShift(nn.Conv2d): def __init__( self, rgb_range, rgb_mean=(0.4488, 0.4371, 0.4040), rgb_std=(1.0, 1.0, 1.0), sign=-1): super(MeanShift, self).__init__(3, 3, kernel_size=1) std = torch.Tensor(rgb_std) self.weight.data = torch.eye(3).view(3, 3, 1, 1) / std.view(3, 1, 1, 1) self.bias.data = sign * rgb_range * torch.Tensor(rgb_mean) / std for p in self.parameters(): p.requires_grad = False

这段代码的功能是实现 MeanShift 算法，它是一种非参数估计技术，用于估计均值和标准差，并应用于图像处理等领域中。它使用一个3x3的卷积核，根据输入的rgb_mean和rgb_std，计算出权重和偏置，最终将像素调整到0附近，实现均值归一化。