fs = net.forward(x) fs[0, label].backward(retain_graph=True) grad_orig = x.grad.data.clone()为什么x是requires_grad=False
时间: 2024-03-03 11:51:39 浏览: 132
在 PyTorch 中,如果一个张量的 `requires_grad` 属性被设置为 `False`,那么在计算图中该张量的梯度就不会被计算,即使在该张量的某个函数调用中设置了 `create_graph=True`,也不会构建对应的计算图。
在你的代码中,如果 `x` 的 `requires_grad` 属性被设置为 `False`,那么在执行 `fs[0, label].backward(retain_graph=True)` 时,`x` 的梯度无法被计算,因此在执行 `grad_orig = x.grad.data.clone()` 时就会出现 `AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'` 的错误。
因此,如果你想要计算 `x` 的梯度,需要将 `x` 的 `requires_grad` 属性设置为 `True`,例如:
```python
x.requires_grad = True
```
这样就可以在计算 `fs` 和执行反向传播时计算 `x` 的梯度了。
请注意,如果你想要计算 `x` 的梯度,那么在执行反向传播时需要设置 `retain_graph=True`,这样可以保留计算图,避免在计算 `grad_orig` 时出现计算图被释放的错误。
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fs = net.forward(x) fs[0, label].backward(retain_graph=True) grad_orig = x.grad.data.clone()为什么报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'
这个错误通常表示在计算图中无法找到梯度。可能是因为在执行 `fs[0, label].backward(retain_graph=True)` 时,梯度没有被正确地计算,导致 x.grad 为 None。这可能是因为网络输出的结果 `fs` 不包含需要计算梯度的变量,或者代码中存在其他的错误。
你可以尝试检查以下事项:
- 确保 `fs` 是需要计算梯度的变量的函数输出。
- 检查计算梯度的操作是否正确定义,并且没有出现错误。
- 确保 `x` 被设置为需要计算梯度的变量。
如果问题仍然存在,请提供更多的上下文和代码细节,以便更好地帮助你解决问题。
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()
这段代码是实现了 WGAN-GP(Wasserstein GAN with Gradient Penalty)算法的训练过程中的梯度惩罚步骤。具体来说,它的作用是在训练过程中对判别器的梯度进行惩罚,以防止判别器的梯度爆炸或消失,从而提高模型的稳定性和训练效果。
具体实现过程如下:
- 首先,生成一个大小与真实样本和虚假样本相同的随机向量 alpha,并将其扩展为与真实样本和虚假样本相同的大小。然后,计算 alpha * real_images.data + (1 - alpha) * fake_images.data,得到一个插值图像 interpolated。
- 接着,将 interpolated 输入判别器 D 中,并计算其输出 out。
- 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 的均值。并更新判别器的损失函数 d_loss。
其中,lambda_gp 是梯度惩罚项的权重。在训练过程中,通过反向传播和优化器来更新判别器的参数,从而达到训练的目的。
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