pytorch全局变量

时间: 2023-08-09 16:10:06 浏览: 99
在PyTorch中,可以使用全局变量来共享和访问全局数据。要定义一个全局变量,可以直接在代码的顶层定义它。例如,你可以在模块的最上方定义一个全局变量: ``` import torch global_variable = torch.tensor([1, 2, 3]) ``` 然后,你可以在任何函数或类中使用这个全局变量。但是,在函数或类中修改全局变量值时,需要在函数或类中声明它是全局变量。例如: ``` def modify_global_variable(): global global_variable global_variable += 1 ``` 这样,当调用`modify_global_variable`函数时,它将修改全局变量`global_variable`的值。需要注意的是,在多线程或分布式环境中使用全局变量时需要小心处理同步问题。 另外,尽管PyTorch允许使用全局变量,但在大多数情况下,更推荐使用函数参数、类的成员变量或上下文管理器等方式来传递和共享数据,以提高代码的可维护性和可扩展性。
相关问题

pytorch快捷键

PyTorch的常用快捷键如下: 1. Ctrl + / :注释/取消注释选中的代码行。 2. Ctrl + D :复制选中的代码行。 3. Ctrl + Y :删除选中的代码行。 4. Ctrl + C :复制选中的代码。 5. Ctrl + V :粘贴复制的代码。 6. Ctrl + X :剪切选中的代码。 7. Ctrl + Z :撤销上一步操作。 8. Ctrl + Shift + Z :重做上一步操作。 9. Ctrl + F :查找选中的代码。 10. Ctrl + H :替换选中的代码。 11. Ctrl + Shift + F :全局查找。 12. Ctrl + Shift + R :全局替换。 13. Ctrl + E :打开最近使用的文件。 14. Ctrl + N :新建文件。 15. Ctrl + O :打开文件。 16. Ctrl + S :保存文件。 17. Ctrl + Shift + S :另存为。 18. Ctrl + W :关闭当前文件。 19. Ctrl + Shift + T :重新打开最近关闭的文件。 20. Ctrl + Tab :在打开的文件之间切换。 21. Ctrl + Shift + Tab :在打开的文件之间切换(反向)。 22. Ctrl + F4 :关闭当前文件。 23. Ctrl + Shift + F4 :关闭所有文件。 24. Ctrl + Q :查看选中函数的文档。 25. Ctrl + P :查看函数的参数。 26. Ctrl + Shift + P :运行当前文件。 27. Ctrl + Shift + I :查看选中变量的值。 28. Ctrl + Shift + L :格式化选中的代码。 29. Ctrl + Shift + U :转换选中的代码为大写。 30. Ctrl + U :转换选中的代码为小写。 31. Ctrl + ] :缩进选中的代码。 32. Ctrl + [ :取消缩进选中的代码。 33. Ctrl + Shift + ] :选中当前代码块。 34. Ctrl + Shift + [ :取消选中当前代码块。 35. Ctrl + Enter :在当前行下方插入新行。 36. Ctrl + Shift + Enter :在当前行上方插入新行。 37. Ctrl + Shift + Space :自动补全代码。 38. Ctrl + Space :显示代码提示。 39. Ctrl + Shift + F10 :运行当前文件。 40. Ctrl + Shift + F9 :调试当前文件。 41. F7 :进入函数内部。 42. Shift + F7 :在函数内部逐行调试。 43. F8 :逐行调试。 44. Shift + F8 :跳过当前行。 45. F9 :继续执行程序。 46. Alt + Enter :自动修复代码错误。 47. Alt + F7 :查找选中的代码。 48. Alt + F8 :计算选中的代码。 49. Alt + F9 :调试选中的代码。 50. Alt + F10 :运行选中的代码。

pytorch怎么引用for循环里的变量

在 for 循环中定义的变量只能在循环中使用,如果需要在循环结束后继续使用,可以将其定义在循环外部,在循环内对其进行操作。如果需要在 for 循环内部引用该变量,可以使用列表的 append() 方法将每次循环得到的值添加到一个列表中。以此来保存需要在循环外部使用的变量值。另外,也可以使用 Python 中的 globals() 函数来将变量声明为全局变量,这样变量的作用域就不会局限于循环体内了。

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详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:def get_image_pairs_shortlist(fnames, sim_th = 0.6, # should be strict min_pairs = 20, exhaustive_if_less = 20, device=torch.device('cpu')): num_imgs = len(fnames) if num_imgs <= exhaustive_if_less: return get_img_pairs_exhaustive(fnames) model = timm.create_model('tf_efficientnet_b7', checkpoint_path='/kaggle/input/tf-efficientnet/pytorch/tf-efficientnet-b7/1/tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth') model.eval() descs = get_global_desc(fnames, model, device=device) #这段代码使用 PyTorch 中的 torch.cdist 函数计算两个矩阵之间的距离,其中参数 descs 是一个矩阵,表示一个数据集中的所有样本的特征向量。函数将计算两个矩阵的 p 范数距离,即对于矩阵 A 和 B,其 p 范数距离为: #dist_{i,j} = ||A_i - B_j||_p #其中 i 和 j 分别表示矩阵 A 和 B 中的第 i 和 j 行,||.||_p 表示 p 范数。函数的返回值是一个矩阵,表示所有样本之间的距离。 # detach() 和 cpu() 方法是为了将计算结果从 GPU 转移到 CPU 上,并将其转换为 NumPy 数组。最终的结果将会是一个 NumPy 数组。 dm = torch.cdist(descs, descs, p=2).detach().cpu().numpy() # removing half mask = dm <= sim_th total = 0 matching_list = [] ar = np.arange(num_imgs) already_there_set = [] for st_idx in range(num_imgs-1): mask_idx = mask[st_idx] to_match = ar[mask_idx] if len(to_match) < min_pairs: to_match = np.argsort(dm[st_idx])[:min_pairs] for idx in to_match: if st_idx == idx: continue if dm[st_idx, idx] < 1000: matching_list.append(tuple(sorted((st_idx, idx.item())))) total+=1 matching_list = sorted(list(set(matching_list))) return matching_list

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