input1 = Variable(input1, requires_grad=False)
时间: 2023-08-21 11:02:37 浏览: 44
这段代码看起来像是用 PyTorch 框架定义一个变量 input1,并设置其 requires_grad 属性为 False。在 PyTorch 中,Variable 是一个被废弃的类,它被 Tensor 取代,并且 Tensor 默认具有 requires_grad 属性,所以不再需要显式地设置 requires_grad。因此,如果你使用的是 PyTorch 1.0 及以上版本,可以直接使用以下代码:
```
input1 = input1.requires_grad_(False)
```
这将创建一个新的 Tensor 对象,其 requires_grad 属性被设置为 False。如果你使用的是旧版本的 PyTorch,可以继续使用 Variable 类,并使用上述代码对 requires_grad 属性进行设置。
相关问题
def __call__(self, Image, data, index=None): Image.requires_grad_(True) # 将输入设置为需要计算梯度 data.requires_grad_(True) self.model.features.requires_grad_(True) self.model.classifier.requires_grad_(True) self.model.requires_grad_(True) output = self.forward_static(Image.cuda(), data.cuda()) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() aa = input.grad output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中input.gard为空怎么解决
在代码中,`input.grad` 是一个错误的变量名,正确的变量名应该是 `Image.grad` 或者 `data.grad`。因此,可以将 `aa = input.grad` 改为 `aa = Image.grad` 或者 `aa = data.grad`,即可得到正确的梯度值。同时,需要注意的是,`Image` 和 `data` 变量的梯度只有在调用了 `backward()` 函数之后才能被正确计算。因此,在调用 `backward()` 函数之前,需要先进行前向传播计算,计算出模型的输出。
for p in netD.parameters(): # reset requires_grad p.requires_grad = False # avoid computation netG.zero_grad() input_attv = Variable(input_att) noise.normal_(0, 1) noisev = Variable(noise) fake = netG(noisev, input_attv) criticG_fake = netD(fake, input_attv) criticG_fake = criticG_fake.mean() G_cost = -criticG_fake # classification loss c_errG = cls_criterion(pretrain_cls.model(fake), Variable(input_label)) errG = G_cost + opt.cls_weight*c_errG errG.backward() optimizerG.step() mean_lossG /= data.ntrain / opt.batch_size mean_lossD /= data.ntrain / opt.batch_size print('[%d/%d] Loss_D: %.4f Loss_G: %.4f, Wasserstein_dist: %.4f, c_errG:%.4f' % (epoch, opt.nepoch, D_cost.data[0], G_cost.data[0], Wasserstein_D.data[0], c_errG.data[0]))
这段代码是用于训练生成器(netG)的部分。
首先,通过循环遍历判别器(netD)的参数,将它们的`requires_grad`属性设置为False,以避免进行梯度计算。
然后,通过调用`zero_grad`方法清空生成器的梯度。
接下来,创建变量input_attv和noisev,分别将输入的属性特征(input_att)和噪声(noise)转换为可求导的变量。
使用生成器netG生成合成图像fake,并将其输入到判别器netD中得到判别器对合成图像的评分criticG_fake。将criticG_fake取平均值。
计算生成器的损失函数G_cost,为负的criticG_fake。
计算分类损失函数c_errG,通过将合成图像fake输入预训练的分类器pretrain_cls.model,并与真实标签(input_label)进行比较。
计算总体损失函数errG,为G_cost加上分类损失乘以权重参数opt.cls_weight。
通过调用`backward`方法进行反向传播,计算梯度。
通过调用`step`方法执行一步优化器(optimizerG)更新生成器模型的参数。
在每个epoch的训练中,累积计算平均损失mean_lossG和mean_lossD。
最后,打印出当前epoch的损失函数值(Loss_D和Loss_G)、Wasserstein距离(Wasserstein_dist)和分类损失(c_errG)。
请注意,这段代码中引用了一些变量和模型,如netD、netG、pretrain_cls等,可能需要事先定义或导入。在实际应用中,可能需要根据具体需求对这些代码进行适当的修改和调用。
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