解释一下这段代码：state = torch.FloatTensor(state.reshape(1, -1)).to(device)

时间: 2023-04-03 10:01:51 浏览: 263
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关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

这段代码将一个 numpy 数组转换为 PyTorch 的张量，并将其放置在指定的设备上。首先，使用 numpy 的 reshape() 函数将原始的状态数组重新塑造为一个形状为 (1, -1) 的二维数组，其中 -1 表示自动计算该维度的大小。然后，使用 PyTorch 的 FloatTensor() 函数将该数组转换为浮点型张量，并使用 to() 方法将其放置在指定的设备上。
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state = torch.FloatTensor(state.reshape(1, -1)).to(self.device)

这段代码是将输入的状态 state 转换为 PyTorch 中的张量（tensor）格式，并通过 .to(self.device) 将其放到指定的设备上进行计算，例如 GPU 或 CPU。 更具体地说，torch.FloatTensor() 将输入的 state 转换为浮点型...

def forward(self, x, state=None, flow=None, mode='bilinear'): # pylint: disable=unused-argument, arguments-differ # Check size assert len(x.size()) == 5, 'Input tensor must be BxTxCxHxW.' b, timesteps, c, h, w = x.size() assert c == self.input_size, f'feature sizes must match, got input {c} for layer with size {self.input_size}' # recurrent layers rnn_output = [] rnn_state = torch.zeros(b, self.hidden_size, h, w, device=x.device) if state is None else state for t in range(timesteps): x_t = x[:, t] if flow is not None: rnn_state = warp_features(rnn_state, flow[:, t], mode=mode) # propagate rnn state rnn_state = self.gru_cell(x_t, rnn_state) rnn_output.append(rnn_state) # reshape rnn output to batch tensor return torch.stack(rnn_output, dim=1)这段代码的计算过程

这段代码实现了一个带有 GRU 循环神经网络的前向传播过程。输入张量 x 的维度为 BxTxCxHxW，其中 B 是批大小，T 是时间步数，C 是通道数，H 和 W 分别是张量的高度和宽度。该函数首先会检查输入张量的维度是否正确。...

我有两个文件run.py 和model.py 其中model.py如下所示： class EGAE(torch.nn.Module): def clustering(self): epsilon = torch.tensor(10**-7).to(self.device) indicator = self.indicator / self.indicator.norm(dim=1).reshape((self.data_size, -1)).max(epsilon) indicator = indicator.detach().cpu().numpy() km = KMeans(n_clusters=self.n_clusters).fit(indicator) prediction = km.predict(indicator) acc, nmi, ari, f1 = cal_clustering_metric(self.labels.cpu().numpy(), prediction) return acc, nmi, ari, f1 现在我要在run.py文件中调用model.py中EGAE类里面的clustering方法，并且输出clustering方法中prediction

model.load_state_dict(torch.load("model.pth")) model.eval() 3. 调用EGAE类中的clustering方法，并输出prediction： python # 调用clustering方法 with torch.no_grad(): acc, nmi, ari, f1, ...

def predict_ch8(prefix, num_preds, net, vocab, device): #@save """在prefix后面生成新字符""" state = net.begin_state(batch_size=1, device=device) outputs = [vocab[prefix[0]]] get_input = lambda: torch.tensor([outputs[-1]], device=device).reshape((1, 1)) for y in prefix[1:]: # 预热期 _, state = net(get_input(), state) outputs.append(vocab[y]) for _ in range(num_preds): # 预测num_preds步 y, state = net(get_input(), state) outputs.append(int(y.argmax(dim=1).reshape(1))) return ''.join([vocab.idx_to_token[i] for i in outputs])

这是一个用于生成文本的函数，它使用了一个已经训练好的循环神经网络模型（通常是一个基于LSTM或GRU的模型），并基于给定的前缀（prefix）生成指定数量（num_preds）的新字符。函数中的net参数指的是该循环神经网络...

import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for i in tests_path: # 保存结果地址 save_res_path = '../data/test/test_mask/*res.png' # 读取图片 img = cv2.imread(i) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save")

这段代码是一个用于图像分割的UNet模型的理代码。首先，它会检查是否有可用的CUDA设备，然后加载UNet模型并将其移动到相应的设备上。接下来，它会遍历所有测试图片的路径，读取并预处理每张图片。然后，使用加载的...

#LSTM #from tqdm import tqdm import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128" import time #GRUmodel=GRU(feature_size,hidden_size,num_layers,output_size) #GRUmodel=GRUAttention(7,5,1,2).to(device) model=lstm(7,20,2,1).to(device) model.load_state_dict(torch.load("LSTMmodel1.pth",map_location=device))#pytorch 导入模型lstm(7,20,4,1).to(device) loss_function=nn.MSELoss() lr=[] start=time.time() start0 = time.time() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.5) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min',factor=0.5,patience=50,cooldown=60,min_lr=0,verbose=False) #模型训练 trainloss=[] epochs=2000 best_loss=1e10 for epoch in range(epochs): model.train() running_loss=0 lr.append(optimizer.param_groups[0]["lr"]) #train_bar=tqdm(train_loader)#形成进度条 for i,data in enumerate(train_loader): x,y=data optimizer.zero_grad() y_train_pred=model(x) loss=loss_function(y_train_pred,y.reshape(-1,1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss+=loss.item() trainloss.append(running_loss/len(train_loader)) scheduler.step(trainloss[-1]) #模型验证 model.eval() validation_loss=0 validationloss=[] with torch.no_grad(): #validation_bar=tqdm(validation_loader) for j,data in enumerate(validation_loader): x_validation,y_validation=data y_validation_pred=model(x_validation) validationrunloss=loss_function(y_validation_pred,y_validation.reshape(-1,1)) validation_loss+=validationrunloss #validation_bar.desc="loss:{:.4f}".format(validation_loss/len(validation_loader)) validation_loss=validation_loss/len(validation_loader) validationloss.append(validation_loss) end=time.time() print("learningrate:%.5f,epoch:[%5d/%5d]time:%.2fs, train_loss:%.5f,validation_loss:%.6f" % (lr[-1],epoch, epochs, (end - start),trainloss[-1],validationloss[-1])) start = time.time() if validationloss[-1]<best_loss: best_loss=validationloss[-1] torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") #torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel.pth") end0 = time.time() print("the total training time is :%.2fmin" % ((end0 - start0) / 60)) 报错：Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.

在您的代码中，您使用了 torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") 来保存模型的状态字典，但是这里的 state_dict 后面应该是一个方法而不是一个函数。 要解决这个问题，您需要将 torch.save() 函数中...

写一个python Flask销售预测系统中，有一个suanfa.py文件：先读取shuju.csv （共有24条数据，包含Date（object）（yyyy/mm)和TotalPrice(float64)两个属性）， 然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback): 将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4， 然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数， 定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE， 将模型保存；有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年月后 点击按钮系统就开始调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，然后将预测结果返回到前端页面日期选择框下面的结果返回 框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码

input_data = torch.tensor(last_4_month).view(1, 4, 1).float().to(device) # 模型预测 with torch.no_grad(): output = model(input_data) output = scaler.inverse_transform(output.cpu().numpy())[0][0] ...

A factory produces products packed in square packets of the same height $h$ and of the sizes $1 \times 1, 2 \times 2, 3 \times 3, 4 \times 4, 5 \times 5, 6 \times 6$. These products are always delivered to customers in the square parcels of the same height $h$ as the products have and of the size $6 \times 6$. Because of the expenses it is the interest of the factory as well as of the customer to minimize the number of parcels necessary to deliver the ordered products from the factory to the customer. A good program solving the problem of finding the minimal number of parcels necessary to deliver the given products according to an order would save a lot of money. You are asked to make such a program. c++

products.erase(products.beginute(1, 0, 2).reshape(-1, len(char_to_idx)) l = loss_fn(outputs, y.long()) () + i); // 移除数量为0的产品 } else if (boxSize >= products[i].size) { box # 反向传播 ...

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state = torch.FloatTensor(state.reshape(1, -1)).to(device) return self.actor(state).cpu().data.numpy().flatten() def train(self, replay_buffer, iterations, batch_size=100, discount=0.99, tau=0.005...

能帮我写一段TD3代码么

state = torch.Tensor(state.reshape(1, -1)).to(device) return self.actor(state).cpu().data.numpy().flatten() def train(self, replay_buffer, iterations, batch_size=100, discount=0.99, tau=0.005, ...

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state = torch.FloatTensor(state.reshape(1, -1)).to(device) return self.actor(state).cpu().data.numpy().flatten() def train(self, replay_buffer, iterations, batch_size=64, discount=0.99, tau=0.001)...

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state = torch.FloatTensor(state.reshape(1, -1)).to(device) return self.actor(state).cpu().data.numpy().flatten() def train(self, replay_buffer, ### 回答2： DDPG（Deep Deterministic Policy ...

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