y.backward(torch.ones_like(x), retain_graph=true)
时间: 2023-05-03 08:02:30 浏览: 212
这是一个PyTorch的函数调用,它的作用是对变量x进行反向传播,相当于计算变量x关于自身的梯度。其中,torch.ones_like(x)表示创建一个与x同大小的全1张量作为梯度的初始值,retain_graph=true表示在反向传播之后保留计算图,可以多次使用。
相关问题
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。
Traceback (most recent call last): File "C:/Users/15827/AppData/Roaming/JetBrains/PyCharmCE2022.1/scratches/scratch.py", line 82, in <module> u_x_0 = torch.autograd.grad(net_bc_right, pt_x_0, grad_outputs=torch.ones_like(net_bc_right), File "C:\Users\15827\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 276, in grad return Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: One of the differentiated Tensors does not require grad什么是
这是一个运行时错误,通常是由于在计算梯度时,某个张量没有设置 `requires_grad=True` 导致的。在 PyTorch 中,只有设置了 `requires_grad=True` 的张量才能够进行梯度计算。因此,您需要确认您的代码中所有需要计算梯度的张量都已经设置了 `requires_grad=True`。如果还有问题,您可以检查您的计算图是否正确,或者尝试使用 `retain_graph=True` 参数来保留计算图。