torch.autograd.variable函数

时间: 2024-05-18 07:16:29 浏览: 118
torch.autograd.variable函数是PyTorch中的一个函数。它用于将输入数据封装成可求导的变量（Variable）。这个函数可以接受一个tensor作为输入，并将其封装成一个Variable对象。Variable对象是PyTorch中的一个重要类，它不仅包含了数据本身，还包含了关于数据的梯度信息以及计算图的信息。通过使用Variable对象，我们可以方便地进行自动求导和构建计算图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [解决torch.autograd.backward中的参数问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38595243/14859443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [【Pytorch】autograd.Variable类详解 & tensor.backward()进行反向传播梯度计算过程](https://blog.csdn.net/DUDUDUTU/article/details/125600317)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [『PyTorch』第五弹_深入理解autograd_上：Variable属性方法](https://blog.csdn.net/weixin_33825683/article/details/86443410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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import os import datetime import torch import torchvision from torch import nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from torchvision.utils import save_image from torchvision.datasets import MNIST

- torch：PyTorch的核心库，提供了张量操作、自动微分、神经网络等功能。 - torchvision：PyTorch的图像处理库，提供了常用的图像数据集和变换函数。 - nn：PyTorch的神经网络模块，提供了常用的层和优化器。 - F：...

use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu") #使用GPU进行训练 from torch.autograd import Variable from replay_buffer import ReplayMemory, Transition # set up matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend() if is_ipython: from IPython import display #plt.ion() use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu")把这段代码改成CPU训练

from torch.autograd import Variable from replay_buffer import ReplayMemory, Transition device = torch.device("cpu") # 使用CPU进行训练 # 设置matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend...

i_tetha = torch.autograd.Variable(torch.zeros(B, 2, 3)).cuda() i_tetha[:, 0, 0] = 1 i_tetha[:, 1, 1] = 1 i_grid = F.affine_grid(i_tetha, [B, C, H, W], align_corners=True) flip_grid = i_grid.clone() flip_grid[:, :, :, 0] = -flip_grid[:, :, :, 0]

首先，通过调用 torch.autograd.Variable() 方法创建了一个 B×2×3 的张量 i_tetha，并将其移动到 GPU 上（假设已经正确设置了 CUDA 设备）。 然后，将 i_tetha 的第一列的第一个元素设置为 1，表示在仿射变换中 x...

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 43, in <module> model.optimize_parameters() File "/home/hjh/Pixelization/model/pixelization_model.py", line 383, in optimize_parameters self.loss_depixelnet.backward() File "/home/hjh/.conda/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/_tensor.py", line 396, in backward torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs) File "/home/hjh/.conda/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 173, in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [3, 64, 7, 7]] is at version 2; expected version 1 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).

3. 在计算梯度之前，使用torch.autograd.set_detect_anomaly(True)启用异常检测。这将帮助你找到哪个操作导致了梯度计算失败。 4. 确保所有相关的张量都位于同一个设备上。例如，如果你的模型在GPU上运行，确保...

解释下下面这段代码 if self.adv_loss == 'wgan-gp': # 计算梯度惩罚 alpha = torch.rand(real_images.size(0), 1, 1, 1).cuda().expand_as(real_images) interpolated = Variable(alpha * real_images.data + (1 - alpha) * fake_images.data, requires_grad=True) out, _, _ = self.D(interpolated) grad = torch.autograd.grad(outputs=out, inputs=interpolated, grad_outputs=torch.ones(out.size()).cuda(), retain_graph=True, create_graph=True, only_inputs=True)[0] grad = grad.view(grad.size(0), -1) grad_l2norm = torch.sqrt(torch.sum(grad ** 2, dim=1)) d_loss_gp = torch.mean((grad_l2norm - 1) ** 2) # Backward + Optimize d_loss = self.lambda_gp * d_loss_gp self.reset_grad() d_loss.backward() self.d_optimizer.step()

- 然后，使用 torch.autograd.grad() 函数计算 out 对 interpolated 的梯度 grad。 - 将 grad 展开成 2D 的向量，并计算其 L2 范数 grad_l2norm。 - 最后，计算梯度惩罚项 d_loss_gp，即 (grad_l2norm - 1) ** 2 的...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 print(type(x)) net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=net(x),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py <class 'torch.Tensor'> Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 28, in <module> loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

这个错误通常发生在调用 PyTorch 的函数时，输入的数据类型不正确，需要将数据类型转换为正确的类型。在这段代码中，loss_func 函数的输入是一个元组，而不是一个张量，因此无法获取其尺寸信息，导致出现错误。需要...

#encoding=utf8 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import os if os.path.exists('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl'): os.remove('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') #加载数据 train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='/data/workspace/course/step3/mnist', train=True, # this is training data transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # Converts a PIL.Image or numpy.ndarray to download=False, ) #取6000个样本为训练集 train_data_tiny = [] for i in range(6000): train_data_tiny.append(train_data[i]) train_data = train_data_tiny #********* Begin *********# #********* End *********# #保存模型 torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') 帮我补全begin-end区域代码

# 定义损失函数和优化器 loss_func = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr=0.001) # 定义数据集和数据加载器 train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_...

import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import numpy as np class RNNcell(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, act_fn='tanh'): super(RNNcell, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.act_fn = act_fn if self.act_fn not in ["tanh", "relu"]: raise ValueError("Activation function must be 'tanh' or 'relu'.") self.i2h = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.h2h = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.reset_parameters() def reset_parameters(self): """规范化参数""" std = 1.0 / np.sqrt(self.hidden_size) for w in self.parameters(): w.data.uniform_(-std, std) def forward(self, input, hx=None): if hx is None: hx = Variable(input.new_zeros(input.size(0), self.hidden_size)) hy = (self.i2h(input) + self.h2h(hx)) if self.act_fn == "tanh": hy = torch.tanh(hy) elif self.act_fn == "relu": hy = torch.relu(hy) return hy解释一下这段代码

这段代码定义了一个RNNcell的类，表示一个RNN的一个时间步的计算，其中包括初始化方法...最后，根据激活函数的类型选择tanh函数或relu函数作为激活函数，并返回隐藏状态hy。其中，reset_parameters方法用于规范化参数。

import torch import numpy as np from math import exp import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable #计算PSNR SSIM RMSE函数 def compute_measure(x, y, pred, data_range): original_psnr = compute_PSNR(x, y, data_range) original_ssim = compute_SSIM(x, y, data_range) original_rmse = compute_RMSE(x, y) pred_psnr = compute_PSNR(pred, y, data_range) pred_ssim = compute_SSIM(pred, y, data_range) pred_rmse = compute_RMSE(pred, y) return (original_psnr, original_ssim, original_rmse), (pred_psnr, pred_ssim, pred_rmse) #计算MSE def compute_MSE(img1, img2): return ((img1 - img2) ** 2).mean() def compute_RMSE(img1, img2): if type(img1) == torch.Tensor:#判断数据类型，选择是torch还是numpy return torch.sqrt(compute_MSE(img1, img2)).item() else: return np.sqrt(compute_MSE(img1, img2)) #计算PSNR def compute_PSNR(img1, img2, data_range): if type(img1) == torch.Tensor: mse_ = compute_MSE(img1, img2) return 10 * torch.log10((data_range ** 2) / mse_).item() else: mse_ = compute_MSE(img1, img2) return 10 * np.log10((data_range ** 2) / mse_) #计算SSIM def compute_SSIM(img1, img2, data_range, window_size=11, channel=1, size_average=True):

这段代码是用来计算图像处理过程中一些评价指标的函数，包括PSNR、SSIM和RMSE。其中，PSNR是峰值信噪比，SSIM是结构相似性指标，RMSE是均方根误差。这些指标可以用来评价图像处理算法的效果，判断处理后的图像与原图...

import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable x_data = np.random.rand(100) noise = np.random.normal(0, 0.01, x_data.shape) y_data = 0.1*x_data+0.2+noise # plt.scatter(x_data, y_data) # plt.show() x_data = x_data.reshape(-1, 1) y_data = y_data.reshape(-1, 1) # 把numpy数据变成张量tensor数据 x_data = torch.FloatTensor(x_data) y_data = torch.FloatTensor(y_data) # 构建网络模型 inputs = Variable(x_data) target = Variable(y_data) class LinearRegression(nn.Module): # 初始化，定义网络结构 # 一般把网络中具有可学习的参数的层放在初始化的里面，__int__()中 def __int__(self): super(LinearRegression, self).__init__() self.fc = nn.Linear(1, 1) # 定义网络计算 def forward(self, x): out = self.fc(x) return out # 实例化模型 model = LinearRegression() # 定义代价函数 mse_loss = nn.MSELoss() # 定义优化器 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 查看模型参数 for name, parameters in model.named_parameters(): print('name:{},parameters:{}'.format(name, parameters))

接下来，使用torch中的nn模块定义神经网络模型，使用optim模块定义优化器，然后使用autograd中的Variable函数将x_data和y_data转化为可以进行自动求导的变量。这些步骤通常是构建神经网络模型并进行训练的前置准备。...
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matlab 中实现 astar

在MATLAB中，A*算法是一种用于求解最短路径问题的启发式搜索算法。它适用于带权重的图或网格，特别是当有大量潜在解决方案时，比如迷宫寻路问题。以下是使用MATLAB基本步骤来实现A*算法： 1. **数据结构准备**： - 创建一个二维数组表示地图，其中0代表可以通行的节点，其他值代表障碍物或边界。 - 定义一个队列（通常使用`prioritiesqueue`）来存储待探索的节点及其信息。 2. **初始化**： - 设定起始节点（start），目标节点（goal），以及每个节点的初始g值（从起点到该点的实际代价）和f值（g值加上估计的h值，即启发函数）。 3.