解析一下 graph_inner_loss=torch.tensor([0.0],device=self.args.device)

时间: 2024-05-22 08:13:07 浏览: 193
GZ

Python库 | graph_ltpl-0.44.tar.gz

这是一个Python代码行，它创建了一个名为`graph_inner_loss`的Tensor（张量），并将它的值初始化为0.0。`torch.tensor`函数用于创建张量，`[0.0]`是一个列表，表示张量的初始值，`device=self.args.device`表示该张量将存储在指定的计算设备上。`self.args.device`是一个属性，表示该代码段所在的对象（可能是一个类）的设备属性。
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下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化，初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

这段代码是一个类中的三个方法： 1. setup_model: 这个方法初始化了类中的模型，使用了一个叫做 CasSeqGCN 的模型，并将该模型保存在了当前类的 model 属性中。 2. create_batches: 这个方法将读入的数据...

def main(args): # load and preprocess dataset if args.dataset == 'reddit': data = RedditDataset() elif args.dataset in ['photo', "computer"]: data = MsDataset(args) else: data = load_data(args) features = torch.FloatTensor(data.features) #将数据集中的特征数据转换为PyTorch中的FloatTensor类型。 labels = torch.LongTensor(data.labels) #假设 data.labels 是一个包含类别标签的列表，那么这段代码将其转换为一个 PyTorch 的 LongTensor 张量 train_mask = torch.ByteTensor(data.train_mask) val_mask = torch.ByteTensor(data.val_mask) test_mask = torch.ByteTensor(data.test_mask) num_feats = features.shape[1] #获取特征的数量，并将其赋值给变量num_feats. n_classes = data.num_labels #指定分类类别数量. n_edges = data.graph.number_of_edges() #边的数量 current_time = time.strftime('%d_%H:%M:%S', localtime()) writer = SummaryWriter(log_dir='runs/' + current_time + '_' + args.sess, flush_secs=30)

接着，将加载的数据集中的特征数据、标签、训练集、验证集和测试集的掩码转换为 PyTorch 中的 Tensor 类型（分别为 torch.FloatTensor 和 torch.ByteTensor）。其中，features 是一个 n 行 d 列的矩阵，...

t_obs = tensor([[ 3.9165e+00, -3.2818e-01, 3.9585e+00, -3.2877e-01, 2.5000e+00, 4.0000e+00, 2.9092e-04, -3.1356e-04, -5.0448e-02, -1.0185e-02, -2.6571e-01, 3.5682e-02, 3.2696e-01, 1.4884e-01, -2.9417e-01, 7.9636e+00, -2.0701e+00, -1.0490e+01, -5.4630e-01, 1.3817e+01, 9.7782e+00, 1.0266e-01, 7.3403e-02, 1.0498e-01]], device='cuda:0') 。actor: torch.nn.Module, t_obs = torch.FloatTensor((train_collector.data.obs)[0]).unsqueeze(0).to(args.device) t_act = torch.FloatTensor((train_collector.data.act)[0]).unsqueeze(0).to(args.device) print(t_obs) print(t_act) writer.add_graph(policy.actor, t_obs)出现RuntimeError: Only tensors, lists, tuples of tensors, or dictionary of tensors can be output from traced functions错误，怎么改正代码

这个错误通常是由于add_graph方法不能接受torch.nn.Module类型的参数，而应该是一个计算图（torch.onnx.export）或一组张量。要修复这个错误，可以使用torch.jit.trace函数来创建一个跟踪模块，然后将跟踪...

t_obs = torch.FloatTensor((train_collector.data.obs)[0]).unsqueeze(0).to(args.device)作为输入 tensor([[ 3.8838e+00, 3.5745e+00, 3.8844e+00, 3.6165e+00, 2.5000e+00, 4.0000e+00, -2.8299e-03, 3.1723e-03, 1.4587e+00, -2.5189e-01, -2.4204e

torch.FloatTensor((train_collector.data.obs)[0]).unsqueeze(0).to(args.device) 的作用是将训练数据集中的第一个样本的 obs 数据转换为 FloatTensor 类型，并在第0维度上加了一个维度，最后将其移动到指定...
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def prepare_dgl_graph(args, dataset): """ indexed from 0 [base_u, base_u + n_user) [base_i, base_i + n_item) [base_c, base_c + n_category) base_u starts from 0 etype: 0 u-u 1 i-u 2 u-i 3 c-i 4 i-c """ src, dst, etype = [], [], [] bu = 0 bi = bu + dataset['userCount'] bc = bi + dataset['itemCount'] num_nodes = bc + dataset['categoryCount'] """ social network """ uids, fids = dataset['trust'].nonzero() src += (bu + uids).tolist() dst += (bu + fids).tolist() etype += [0] * dataset['trust'].nnz """ user-item interactions """ uids, iids = dataset['train'].nonzero() src += (bi + iids).tolist() dst += (bu + uids).tolist() etype += [1] * dataset['train'].nnz src += (bu + uids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [2] * dataset['train'].nnz """ item-categories relations """ iids, cids = dataset['category'].nonzero() src += (bc + cids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [3] * dataset['category'].nnz src += (bi + iids).tolist() dst += (bc + cids).tolist() etype += [4] * dataset['category'].nnz graph = dgl.graph((src, dst), num_nodes=num_nodes) graph.edata['type'] = torch.LongTensor(etype) return graph

这是一个名为 prepare_dgl_graph 的函数，用于为图神经网络准备 DGL 图数据。 函数首先定义了一些变量，包括 src、dst 和 etype，用于存储图的边的起始节点、目标节点和边的类型。 然后，根据数据集中的...

File "main.py", line 47, in <module> exp.train(args) File "/root/autodl-tmp/SimVP-Simpler-yet-Better-Video-Prediction-master-mnist/SimVP-Simpler-yet-Better-Video-Prediction-master/exp.py", line 186, in train loss.backward() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_tensor.py", line 363, in backward torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 173, in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors after they have already been freed). Saved intermediate values of the graph are freed when you call .backward() or autograd.grad(). Specify retain_graph=True if you need to backward through the graph a second time or if you need to access saved tensors after calling backward.

2. 如果你需要在调用 .backward() 后访问保存的张量，请确保指定 retain_graph=True 参数。这将保留计算图，并允许你在反向传播之后访问保存的张量。 3. 检查你的代码，确保没有直接访问已经被释放的中间张量。...
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