threshold = torch.topk(w.view(-1), int(prune_ratio * w.numel()), largest=False)[0].max()为什么这样写
时间: 2024-05-31 07:11:39 浏览: 12
这行代码是用来计算权重矩阵中的阈值的。具体来说,它将权重矩阵 w 中的所有元素展平成一维张量,然后使用 `torch.topk` 函数找到该张量中第 `(prune_ratio * w.numel())` 小的值,即保留权重的阈值。这里使用了 `largest=False` 参数,表示找到第 `(prune_ratio * w.numel())` 小的值。因为我们要保留的是较小的权重,所以需要用 `largest=False` 来实现。
接着,使用 `.max()` 方法来获取在上一步选定的阈值中最大的一个值,作为最终的阈值。这样写的目的是为了确保保留的权重都小于等于阈值,从而达到剪枝的目的。
相关问题
x = F.threshold(-x, -1, -1)
这行代码使用了 PyTorch 中的阈值函数,将输入张量 x 中小于 -1 的值设置为 -1,大于等于 -1 的值保持不变。具体而言,函数的定义如下:
```
torch.threshold(input, threshold, value, inplace=False) -> Tensor
```
其中,
- input:输入张量
- threshold:阈值
- value:小于阈值的元素设置为该值
- inplace:是否原地操作,即是否把操作结果直接存储到输入张量中。默认为 False。
因此,该行代码的作用是将 x 中小于 -1 的元素替换为 -1。
class SupConLossV2(nn.Module): def __init__(self, temperature=0.2, iou_threshold=0.5): super().__init__() self.temperature = temperature self.iou_threshold = iou_threshold def forward(self, features, labels, ious): if len(labels.shape) == 1: labels = labels.reshape(-1, 1) # mask of shape [None, None], mask_{i, j}=1 if sample i and sample j have the same label label_mask = torch.eq(labels, labels.T).float().cuda() similarity = torch.div( torch.matmul(features, features.T), self.temperature) # for numerical stability sim_row_max, _ = torch.max(similarity, dim=1, keepdim=True) similarity = similarity - sim_row_max.detach() # mask out self-contrastive logits_mask = torch.ones_like(similarity) logits_mask.fill_diagonal_(0) exp_sim = torch.exp(similarity) mask = logits_mask * label_mask keep = (mask.sum(1) != 0 ) & (ious >= self.iou_threshold) log_prob = torch.log( (exp_sim[keep] * mask[keep]).sum(1) / (exp_sim[keep] * logits_mask[keep]).sum(1) ) loss = -log_prob return loss.mean()
这是一个实现对比学习(contrastive learning)损失函数的 PyTorch 模块。对比学习是一种无监督学习方法,它通过最大化相似样本的相似度,最小化不相似样本的相似度来学习特征表示。该模块的输入是特征张量、标签张量和 IOU 张量,输出是对比学习损失。在 forward 方法中,首先计算了相似度矩阵,即特征张量的内积矩阵除以温度参数,同时使用标签张量生成了掩码矩阵,其中掩码矩阵的元素值为 1 表示对应样本的标签相同,元素值为 0 表示对应样本的标签不同。然后对相似度矩阵进行了行归一化,并通过掩码矩阵和 IOU 张量筛选出需要进行对比学习的样本对,最后计算了对数概率损失并返回平均损失。该损失函数的目标是最小化相似样本之间的欧几里得距离,最大化不相似样本之间的欧几里得距离。
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