详细解释一下这段代码 with th.no_grad(): output_tensors = ctx.run_function(*ctx.input_tensors)

时间: 2023-04-06 17:03:48 浏览: 103
MD

0695-极智开发-解读pytorch中with torch.no-grad()的作用

这段代码是使用 PyTorch 框架中的上下文管理器 with th.no_grad() 来关闭梯度计算，以减少内存占用和加速计算。在这个上下文中，任何计算都不会被记录在计算图中，也就是说，这些计算不会对模型参数的梯度产生影响。接下来，代码调用了 ctx.run_function(*ctx.input_tensors) 来执行一个函数，该函数的输入是 ctx.input_tensors，输出是 output_tensors。由于没有上下文管理器的影响，这个函数的计算结果不会被记录在计算图中，也不会对模型参数的梯度产生影响。
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详细解释一下这段代码 def forward(ctx, run_function, length, *args): ctx.run_function = run_function ctx.input_tensors = list(args[:length]) ctx.input_params = list(args[length:]) with th.no_grad(): output_tensors = ctx.run_function(*ctx.input_tensors) return output_tensors

这段代码是一个 PyTorch 的 ...然后使用 PyTorch 的 no_grad() 上下文管理器，执行 run_function 并将结果赋值给 output_tensors，最后返回 output_tensors。这段代码的作用是执行一个 PyTorch 模型的前向传播过程。

详细解释一下这段代码input_grads = th.autograd.grad( output_tensors, ctx.input_tensors + ctx.input_params, output_grads, allow_unused=True, )

其中，output_tensors 是需要求导的输出张量，ctx.input_tensors 是输入张量，ctx.input_params 是模型参数，output_grads 是输出张量的梯度，allow_unused=True 表示允许一些输入张量没有梯度。这段代码的作用是...

详细解释一下这段代码ctx.input_tensors = [x.detach().requires_grad_(True) for x in ctx.input_tensors]

这段代码的作用是将输入张量x从计算图中分离出来，并设置为需要梯度计算。这样做的目的是为了避免在反向传播时对输入张量进行梯度计算，从而减少计算量和内存消耗。同时，设置为需要梯度计算可以保证在后续的计算中...

class srmConvFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward( ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, stride: Tuple[int] = (1, 1), padding: Tuple[int] = (0, 0), dilation: Tuple[int] = (1, 1), groups: int = 1 ) -> Tensor: out = torch.nn.functional.conv2d( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), weight, None, stride, padding, dilation, groups ) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward( out.view(*inputs.shape[:2], *out.shape[1:]), taum, taus, e_taug, v_th ) ctx.save_for_backward( inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, torch.tensor(stride, dtype=torch.int), torch.tensor(padding, dtype=torch.int), torch.tensor(dilation, dtype=torch.int), torch.tensor(groups, dtype=torch.int) ) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, stride, padding, dilation, groups = ctx.saved_tensors stride = tuple(stride) padding = tuple(padding) dilation = tuple(dilation) groups = int(groups) grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) grad_inputs = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_input( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]).shape, grad_t.view(-1, *grad_t.shape[2:]), weight, padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) grad_inputs = grad_inputs.view(*inputs.shape) * inputs grad_weight = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_weight( weight.shape, grad_w.view(-1, *grad_w.shape[2:]), inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) return grad_inputs * 0.85, grad_weight, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None

这段代码实现了一个自定义的卷积函数 srmConvFunc，其中包括前向传播和反向传播两个方法。这个卷积函数使用了 srmNeuronFunc 中定义的神经元函数来处理卷积的输出，具体实现是先调用 PyTorch 内置的 conv2d 函数计算...

详细解释一下这段代码x.detach().requires_grad_(True) for x in ctx.input_tensors

这段代码的作用是将输入张量从计算图中分离出来，并将其设置为需要梯度计算。其中，x是输入张量，detach()方法将其从计算图中分离出来，requires_grad_(True)方法将其设置为需要梯度计算。这样做的目的是为了避免在...

class AveSupPixPoolFunction(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, img, spx): spx = spx.to(torch.int) K = spx.max()+1 assert(spx.size()[-2:]==img.size()[-2:]) out = spx_gpu.ave_forward(img, spx, K) outputs, pool_size = out outputs /= pool_size.to(torch.float) ctx.save_for_backward(pool_size, img, spx, K) return outputs @staticmethod def backward(ctx, grad_output): pool_size, img, spx, K = ctx.saved_tensors grad_input = grad_output / pool_size.to(torch.float) grad_input = SupPixUnpool()(grad_input, spx.long()) return grad_input, torch.zeros_like(spx) class AveSupPixPool(torch.nn.Module): def __init__(self): super(AveSupPixPool, self).__init__() def forward(self, img, spx): return AveSupPixPoolFunction.apply(img, spx) 解释上述代码

这段代码实现了一个基于超像素池化的图像池化操作，包括前向传播和反向传播。 具体来说，代码中定义了一个名为 AveSupPixPoolFunction 的自定义函数，用于实现超像素池化的前向传播和反向传播。其中，forward ...

class AveSupPixPoolFunction(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, img, spx): spx = spx.to(torch.int) K = spx.max()+1 assert(spx.size()[-2:]==img.size()[-2:]) out = spx_gpu.ave_forward(img, spx, K) outputs, pool_size = out outputs /= pool_size.to(torch.float) ctx.save_for_backward(pool_size, img, spx, K) return outputs @staticmethod def backward(ctx, grad_output): pool_size, img, spx, K = ctx.saved_tensors grad_input = grad_output / pool_size.to(torch.float) grad_input = SupPixUnpool()(grad_input, spx.long()) return grad_input, torch.zeros_like(spx)，解释上述代码，并详细介绍对超像素块进行池化的步骤

这段代码定义了一个名为AveSupPixPoolFunction的PyTorch的自定义函数，用于对输入的图像和超像素块进行平均池化操作。该函数包括两个静态方法：forward和backward，分别用于前向传播和反向传播。 在前向传播...

class srmLinearFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, bn_weight: Tensor, bn_bias: Tensor, eps: Tensor, v_th: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, ) -> Tensor: if bn_weight is not None: x, normx, varx = BN1dForward(weight.t(), bn_weight, bn_bias, eps) else: x = weight.t() normx = varx = bn_weight = bn_bias = eps x = inputs.matmul(x) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward(x, taum, taus, e_taug, v_th) ctx.save_for_backward( inputs, weight, bn_weight, bn_bias, normx, varx, eps, spikes, delta_ut, delta_u, epsw, epst, ) # print('linear', spikes.sum()) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, bn_weight, bn_bias, normx, varx, eps, spikes, delta_ut, delta_u, epsw, epst, = ctx.saved_tensors grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) # grad_w: b t dout, weight: dout din, inputs: b t din grad_w = grad_w.transpose(1, 2).matmul(inputs).sum(dim=0) if eps.shape != bn_weight.shape or eps != bn_weight: grad_w, grad_bnw, grad_bnb = BN1dBackward(grad_w.t(), normx, varx, eps, bn_weight) grad_w = grad_w.t() x = (normx * bn_weight + bn_bias).t() else: grad_bnw = None grad_bnb = None x = weight grad_t = torch.matmul(grad_t, x) return grad_t * 0.85, grad_w, grad_bnw, grad_bnb, None, None, None, None, None, None, None

这是一个使用 PyTorch 实现的线性函数，其中包含了一些参数和激活函数。在前向传播过程中，它通过输入和权重计算出输出，然后使用 SRM 神经元激活函数将输出转换为脉冲信号。在反向传播过程中，它根据输出脉冲和一些...

class PoolFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, inputs, kernel): outputs = torch.nn.functional.avg_pool2d(inputs, kernel) ctx.save_for_backward(outputs, torch.tensor(inputs.shape), torch.tensor(kernel)) return outputs @staticmethod def backward(ctx, grad_delta): (outputs, input_shape, kernel) = ctx.saved_tensors kernel = kernel.tolist() outputs = 1 / outputs outputs[outputs > kernel[0] * kernel[1] + 1] = 0 outputs /= kernel[0] * kernel[1] grad = torch.nn.functional.interpolate(grad_delta * outputs, size=input_shape.tolist()[2:]) return grad, None

这是一个使用 PyTorch 实现的自定义池化函数 PoolFunc，包括前向传播和反向传播的实现。 在前向传播中，输入 inputs 和池化核 kernel 作为参数，使用 PyTorch 提供的 avg_pool2d 函数进行平均池化操作，并将输出、...

class VoxelsSumming(torch.autograd.Function): """Adapted from https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot/blob/master/src/tools.py#L193""" @staticmethod def forward(ctx, x, geometry, ranks): """The features x and geometry are ranked by voxel positions.""" # Cumulative sum of all features. x = x.cumsum(0) # Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1] x, geometry = x[mask], geometry[mask] # Calculate sum of features within a voxel. x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) ctx.save_for_backward(mask) ctx.mark_non_differentiable(geometry) return x, geometry @staticmethod def backward(ctx, grad_x, grad_geometry): (mask,) = ctx.saved_tensors # Since the operation is summing, we simply need to send gradient # to all elements that were part of the summation process. indices = torch.cumsum(mask, 0) indices[mask] -= 1 output_grad = grad_x[indices] return output_grad, None, None这段代码中有判断是否是同一体素的语句吗？

是的，这段代码中有判断是否是同一体素的语句。具体来说，在前向传递中，第12行的语句mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1]用于创建一个掩码mask，以指示哪些张量属于同一体素。这个掩码的长度为张量列表中所有...

class VoxelsSumming(torch.autograd.Function): """Adapted from https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot/blob/master/src/tools.py#L193""" @staticmethod def forward(ctx, x, geometry, ranks): """The features x and geometry are ranked by voxel positions.""" # Cumulative sum of all features. x = x.cumsum(0) # Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1] x, geometry = x[mask], geometry[mask] # Calculate sum of features within a voxel. x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) ctx.save_for_backward(mask) ctx.mark_non_differentiable(geometry) return x, geometry @staticmethod def backward(ctx, grad_x, grad_geometry): (mask,) = ctx.saved_tensors # Since the operation is summing, we simply need to send gradient # to all elements that were part of the summation process. indices = torch.cumsum(mask, 0) indices[mask] -= 1 output_grad = grad_x[indices] return output_grad, None, None这个方法是如何计算BEV的？

这个方法是用来计算Bird's Eye View (BEV)的。BEV是一种将三维点云投影到二维平面上的方法，常用于自动驾驶领域。该方法中，输入的x和geometry都是按照体素位置进行排列的。在前向传递中，x进行了累加和操作，...

    def backward(ctx, grad_x, grad_geometry):         (mask,) = ctx.saved_tensors         # Since the operation is summing, we simply need to send gradient         # to all elements that were part of the summation process.为什么反向传播需要mask

为了实现这个过程，需要使用 mask 对梯度进行过滤，只保留参与求和的像素的梯度。具体来说，就是将梯度张量 grad_x 与掩码张量 mask 相乘，得到只包含参与求和的像素梯度的张量。这样，就能够实现梯度仅传递到...

runtimeerror: legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. please use new-style autograd function with static forward method.

grad_input = grad_output * 2 return grad_input 要将其更新为新式自动微分函数，您需要更改前向方法以使其成为静态方法，如下所示： class MyFunction(torch.autograd.Function): @staticmethod def...

autograd.function

backward()方法接收一个grad_output参数，并使用ctx.saved_tensors方法获取输入张量。然后，我们计算输入张量的梯度并返回它。 最后，我们使用output.backward(torch.ones_like(output))方法计算梯度，并使用...

from torch.autograd import Function class MultiplyAdd(Function):

from torch.autograd import Function 这一行导入了PyTorch库中的 Function 类，它是PyTorch用于定义自定义操作的关键组件。Function 类是一个基本的操作模板，它允许你在张量计算过程中实现你自己的梯度计算...
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