all3Dout = torch.empty((0,)).cuda()
时间: 2024-05-31 18:09:45 浏览: 8
这是一个创建一个空的 1 维张量(即向量)的 PyTorch 命令,并将其存储在 GPU 上。具体来说,这个张量的大小为 (0,),即它没有任何元素。你可以向其中添加元素来扩展它的大小,例如使用 torch.cat() 函数将其他张量连接起来。由于这个张量被存储在 GPU 上,因此在对其进行操作时,需要确保其他相关的张量也存储在 GPU 上。
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def backward(self, dout): if dout.ndim != 2: N, C, H, W = dout.shape dout = dout.reshape(N, -1) dx = self.__backward(dout) dx = dx.reshape(*self.input_shape) return dx
这段代码是在批量归一化层中进行反向传播操作。它首先判断输入的梯度张量 dout 的维度是否为 2,如果不是,则将其 reshape 成 2 维。然后,它调用私有方法 __backward 进行反向传播,得到输入张量 x 的梯度 dx。最后,它将 dx reshape 成与输入张量 x 相同的形状,并返回该张量作为输出。
def gradient(self, x, t): # forward self.loss(x, t) # backward dout = 1 dout = self.last_layer.backward(dout) tmp_layers = self.layers.copy() tmp_layers.reverse() for layer in tmp_layers: dout = layer.backward(dout) # 设定 grads = {} for i, layer_idx in enumerate((0, 2, 5, 7, 10, 12, 15, 18)): grads['W' + str(i+1)] = self.layers[layer_idx].dW grads['b' + str(i+1)] = self.layers[layer_idx].db return grads
这段代码是一个神经网络模型的梯度计算函数,用于计算模型在给定数据 `x` 和标签 `t` 上的权重和偏置的梯度。函数的输出是一个字典 `grads`,包含了每个层的权重和偏置的梯度。
具体来说,该函数的实现过程如下:
1. 调用模型的 `loss()` 方法,计算给定数据 `x` 和标签 `t` 上的损失函数值。
2. 将反向传播的初始梯度 `dout` 初始化为 1。
3. 调用最后一层的 `backward()` 方法,计算输出层的梯度,并将计算结果存储在变量 `dout` 中。
4. 将所有层的列表 `self.layers` 中的层复制一份,并将其顺序颠倒,得到一个新的列表 `tmp_layers`。
5. 遍历列表 `tmp_layers` 中的每个层,并依次调用它们的 `backward()` 方法,计算每个层的梯度,并将计算结果存储在变量 `dout` 中。
6. 针对每个需要计算梯度的层,从 `self.layers` 中取出对应的层,并将该层的权重和偏置的梯度存储到字典 `grads` 中。
7. 返回字典 `grads`,其中包含了每个层的权重和偏置的梯度。
总的来说,这段代码的作用是计算神经网络模型的梯度,其中包括前向传播、反向传播、梯度计算和结果存储等多个步骤。梯度计算是深度学习中重要的一步,它用于更新模型的参数,提高模型的性能。