self.psnrs += torch.mean(10 * torch.log10(1 / (torch.mean(torch.square(hr_image - sr_image), (1, 2, 3))))) RuntimeError: The size of tensor a (138) must match the size of tensor b (135) at non-singleton dimension 3

时间: 2024-04-18 15:23:44 浏览: 18
这个错误是由于张量的维度不匹配引起的。在计算 `torch.mean(torch.square(hr_image - sr_image), (1, 2, 3))` 时，张量 `hr_image` 和 `sr_image` 的维度在某个维度上不匹配。 要解决这个问题，你可以检查 `hr_image` 和 `sr_image` 张量的形状，确保它们在所有维度上是一致的。你可以使用 `print(hr_image.shape)` 和 `print(sr_image.shape)` 来打印张量的形状，并检查它们是否匹配。 另外，你可以尝试使用 `torch.mean()` 函数的 `dim` 参数来指定计算平均值时沿着哪个维度进行操作。根据你的需求，可能需要调整 `(1, 2, 3)` 这个参数以匹配张量的维度。
相关问题

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

这段代码定义了一个名为 VGG19Encoder 的神经网络模型。它使用了预训练的 VGG19 模型的前四个卷积层和最后一个全连接层作为特征提取器，其中前四个卷积层被分别用于提取不同层级的特征。然后，通过几个额外的卷积层和全连接层将提取的特征转换为对输入图像中物体类别的预测。其中，提取的特征被分别送入四个全连接层中进行分类。 具体来说，代码中的各个部分的功能如下： - `features_list = list(vgg19.features.children())`：获取 VGG19 模型的所有卷积层。 - `self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13])`：将前 13 层卷积层作为 conv2_2 层。 - `self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26])`：将第 14 层到第 26 层卷积层作为 conv3_4 层。 - `self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39])`：将第 27 层到第 39 层卷积层作为 conv4_4 层。 - `self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1])`：将第 40 层到倒数第二层卷积层作为 conv5_4 层。 - `self.tail_layer = features_list[-1]`：将最后一层卷积层作为尾部层。 - `self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2]`：获取 VGG19 模型的所有全连接层，但不包括最后两层。 - `self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers))`：将所有全连接层组成一个新的连续的全连接层。 - `self.extract_0 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv2_2 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_1 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv3_4 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_2 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv4_4 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_3 = torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv5_4 层的输出进行卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义一个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第二个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第三个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第四个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True)`：定义一个输入为 4096 的全连接层，用于分类。 - `self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`：定义一个 Batch Normalization 层，用于归一化数据。 - `self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`：定义第二个 Batch Normalization 层，用于归一化数据。 - `weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)`：对所有全连接层进行权重初始化，以提高模型的性能。

class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码

这段代码是定义了一个名为ACmix的类，继承自PyTorch中的nn.Module。它包含了一些卷积、全连接、非线性激活函数等层，用于实现图像处理任务中的注意力机制和特征融合。 具体来说，逐行解释代码如下： ``` class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() ``` 定义ACmix类，其中包含了初始化函数__init__()。其中in_planes表示输入特征图的通道数，out_planes表示输出特征图的通道数，kernel_att表示注意力机制的卷积核大小，head表示注意力机制的头数，kernel_conv表示特征融合的卷积核大小，stride表示卷积的步长，dilation表示卷积的膨胀率。 ``` self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head ``` 将输入的参数保存到类的成员变量中，其中rate1和rate2是需要学习的参数，用于调整注意力机制中的权重。 ``` self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) ``` 定义三个卷积层，其中conv1和conv2用于计算注意力机制，conv3用于特征融合。 ``` self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) ``` 定义一个卷积层，用于将注意力机制中的特征图转换为头数的通道数。 ``` self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) ``` 定义一些辅助层，其中padding_att表示注意力机制的填充大小，pad_att表示进行反射填充的层，unfold表示对特征图进行展开的层，softmax表示对展开后的特征图进行softmax操作的层。 ``` self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) ``` 定义特征融合的卷积层和深度可分离卷积层，其中fc层用于将展开后的特征图进行特征融合，dep_conv层用于将融合后的特征图进行输出。 ``` self.reset_parameters() ``` 初始化模型参数。

相关推荐

zip

DataLoader.py_torch数据_.DataLoader数据加载器_

torch.utils.data.DataLoader 数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集在训练模型时使用到此函数，用来把训练数据分成多个小组，此函数每次抛出一组数据，直到把所有的数据都抛出。...
zip

lbcnn.torch-master.zip_..累lbcnn;x3_LBCNN_lbp_lbp 神经网络_torch

LBCNN 的MATLAB 代码，将LBP引入到神经网络中
docx

torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl离线安装包linux系统x86_64

torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torchvision-0.8.2+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 由于超过1G无法上传，给的是百度云链接！！！！！需自行下载

def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv1 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.pooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.Fc = torch.nn.Linear(320, 10)有什么错误码

这段代码存在一个错误：第二个卷积层的定义应该是self.conv2 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)而不是self.conv1 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)，因为第一个卷积层已经使用了self.conv1的...

请将如下的代码用图片的形式表现出来 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv4 = torch.nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv5 = torch.nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.conv6 = torch.nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.maxpooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.avgpool = torch.nn.AvgPool2d(2) self.globalavgpool = torch.nn.AvgPool2d((8, 10)) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm2d(64) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm2d(128) self.bn3 = torch.nn.BatchNorm2d(256) self.dropout50 = torch.nn.Dropout(0.5) self.dropout10 = torch.nn.Dropout(0.1) self.fc1 = torch.nn.Linear(256, 40) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) x = self.bn1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.bn1(F.relu(self.conv2(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn2(F.relu(self.conv3(x))) x = self.bn2(F.relu(self.conv4(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn3(F.relu(self.conv5(x))) x = self.bn3(F.relu(self.conv6(x))) x = self.globalavgpool(x) x = self.dropout50(x) x = x.view(batch_size, -1) x = self.fc1(x) return x

self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self....

class AvgMeter(object): def __init__(self, num=40): self.num = num self.reset() def reset(self): self.val = 0 self.avg = 0 self.sum = 0 self.count = 0 self.losses = [] def update(self, val, n=1): self.val = val self.sum += val * n self.count += n self.avg = self.sum / self.count self.losses.append(val) def show(self): return torch.mean(torch.stack(self.losses[np.maximum(len(self.losses)-self.num, 0):]))

它首先使用切片操作从losses列表中选择最近的num个值，然后使用torch.stack将它们堆叠成一个张量，最后使用torch.mean计算平均值。 这个类可以用于跟踪和计算损失函数的平均值，并提供了一个用于展示最近损失值平均...

为以下代码写注释：class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life

self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层，输入维度为640，输出维度为256 self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) # 定义一个全连接层，输入维度为256，输出维度为num_...

class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误

5. 在 def_ iter_a() 函数中，rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size 的语法是错误的，应该将 self .batch size 改为 self.batch_size。 6. 在 def_ iter_a...

如何在下列代码中减小 Adam 优化器的学习率（lr），以防止步长过大；以及在模型中增加 Batch Normalization 层，以确保模型更稳定地收敛；class MLP(torch.nn.Module): def init(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()

super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d...

self.a_loss = tf.reduce_mean(log_prob*self.delta)+0.01*self.normal_dist.entropy()用pytorch实现

下面是使用PyTorch实现self.a_loss的代码： import torch import torch.nn.functional as F from torch.distributions import Normal # log_prob and delta are assumed to be PyTorch tensors a_loss = ...

逐行注释下面这段代码： dx = delta[:, 0] / self.weights[0] dy = delta[:, 1] / self.weights[1] dw = delta[:, 2] / self.weights[2] dh = delta[:, 3] / self.weights[3] dw = torch.clamp(dw, max=self.bbox_xform_clip) dh = torch.clamp(dh, max=self.bbox_xform_clip) width = box[:, 2] - box[:, 0] height = box[:, 3] - box[:, 1] ctr_x = box[:, 0] + 0.5 * width ctr_y = box[:, 1] + 0.5 * height pred_ctr_x = dx * width + ctr_x pred_ctr_y = dy * height + ctr_y pred_w = torch.exp(dw) * width pred_h = torch.exp(dh) * height xmin = pred_ctr_x - 0.5 * pred_w ymin = pred_ctr_y - 0.5 * pred_h xmax = pred_ctr_x + 0.5 * pred_w ymax = pred_ctr_y + 0.5 * pred_h target = torch.stack((xmin, ymin, xmax, ymax), dim=1) return target

dy = delta[:, 1] / self.weights[1] # 计算 delta_y dw = delta[:, 2] / self.weights[2] # 计算 delta_w dh = delta[:, 3] / self.weights[3] # 计算 delta_h # 对 dw、dh 进行剪裁，限制在一个范围内 dw = torch...

请说明这段代码的逻辑，先后执行顺序。class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv4 = torch.nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv5 = torch.nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.conv6 = torch.nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.maxpooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.avgpool = torch.nn.AvgPool2d(2) self.globalavgpool = torch.nn.AvgPool2d((8, 10)) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm2d(64) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm2d(128) self.bn3 = torch.nn.BatchNorm2d(256) self.dropout50 = torch.nn.Dropout(0.5) self.dropout10 = torch.nn.Dropout(0.1) self.fc1 = torch.nn.Linear(256, 40) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) x = self.bn1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.bn1(F.relu(self.conv2(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn2(F.relu(self.conv3(x))) x = self.bn2(F.relu(self.conv4(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn3(F.relu(self.conv5(x))) x = self.bn3(F.relu(self.conv6(x))) x = self.globalavgpool(x) x = self.dropout50(x) x = x.view(batch_size, -1) x = self.fc1(x) return x

这段代码定义了一个名为 Net 的类，继承了 torch.nn.Module。在初始化函数 __init__() 中，定义了多个卷积层（Conv2d）、池化层（MaxPool2d、AvgPool2d）、批标准化层（BatchNorm2d）、Dropout 层和全连接层（Linear...

逐字解释下列代码：class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 4 * 4, 256) self.fc2 = torch.nn.Linear(256, 15) def forward(self, x): x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv3(x)) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 64 * 4 * 4) x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x net = Net()

步长为1；填充大小为1。最大池化层的池化核大小为2x2，步长为2。第一个全连接层的输入大小为64x4x4，输出大小为256。第二个全连接层的输入大小为256，输出大小为15。 forward方法定义了前向传播的过程，即输入一个...

如何·在模型训练的过程中使用L1或L2正则化方法对模型参数进行约束：class MLP(torch.nn.Module): def init(self): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.fc1.weight_decay = 0.01 # 加上L2正则化项 self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc2.weight_decay = 0.01 # 加上L2正则化项 self....

请详细解释以下代码：class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

其中，self.num_freqs表示每个频带的频率数量，self.start和self.end表示当前频带在总的频率范围内的起始和结束位置。此外，该层还定义了两个可训练参数：weight和bias，分别对应每个频带的卷积核和偏置。 2. ...

如何在该模型中设置weight_decay参数，来实现正则化：class MLP(torch.nn.Module): def init(self): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = ...

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty，return self.loss_D + gradient_penalty出现错误：TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'

gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,...

最新推荐

recommend-type

torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl离线安装包linux系统x86_64

torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torchvision-0.8.2+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 由于超过1G无法上传，给的是百度云链接！！！！！需自行下载
recommend-type

关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

torch.optim的灵活使用详解 1. 基本用法： 要构建一个优化器Optimizer，必须给它一个包含参数的迭代器来优化，然后，我们可以指定特定的优化选项， 例如学习速率，重量衰减值等。 注：如果要把model放在GPU中，需要...
recommend-type

Pytorch中torch.gather函数

在学习 CS231n中的NetworkVisualization-PyTorch任务，讲解了使用torch.gather函数，gather函数是用来根据你输入的位置索引 index，来对张量位置的数据进行合并，然后再输出。 其中 gather有两种使用方式，一种为 ...
recommend-type

Pytorch中torch.nn的损失函数

一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True) 三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True) 四、总结 前言 最近...
recommend-type

VMP技术解析：Handle块优化与壳模板初始化

"这篇学习笔记主要探讨了VMP（Virtual Machine Protect，虚拟机保护）技术在Handle块优化和壳模板初始化方面的应用。作者参考了看雪论坛上的多个资源，包括关于VMP还原、汇编指令的OpCode快速入门以及X86指令编码内幕的相关文章，深入理解VMP的工作原理和技巧。" 在VMP技术中，Handle块是虚拟机执行的关键部分，它包含了用于执行被保护程序的指令序列。在本篇笔记中，作者详细介绍了Handle块的优化过程，包括如何删除不使用的代码段以及如何通过指令变形和等价替换来提高壳模板的安全性。例如，常见的指令优化可能将`jmp`指令替换为`push+retn`或者`lea+jmp`，或者将`lodsbyteptrds:[esi]`优化为`moval,[esi]+addesi,1`等，这些变换旨在混淆原始代码，增加反逆向工程的难度。 在壳模板初始化阶段，作者提到了1.10和1.21两个版本的区别，其中1.21版本增加了`Encodingofap-code`保护，增强了加密效果。在未加密时，代码可能呈现出特定的模式，而加密后，这些模式会被混淆，使分析更加困难。 笔记中还提到，VMP会使用一个名为`ESIResults`的数组来标记Handle块中的指令是否被使用，值为0表示未使用，1表示使用。这为删除不必要的代码提供了依据。此外，通过循环遍历特定的Handle块，并依据某种规律（如`v227&0xFFFFFF00==0xFACE0000`）进行匹配，可以找到需要处理的指令，如`push0xFACE0002`和`movedi,0xFACE0003`，然后将其替换为安全的重定位值或虚拟机上下文。 在结构体使用方面，笔记指出壳模板和用户代码都会通过`Vmp_AllDisassembly`函数进行解析，而且0x8和0x10字段通常都指向相同的结构体。作者还提到了根据`pNtHeader_OptionalHeader.Magic`筛选`ESI_Matching_Array`数组的步骤，这可能是为了进一步确定虚拟机上下文的设置。 这篇笔记深入解析了VMP技术在代码保护中的应用，涉及汇编指令的优化、Handle块的处理以及壳模板的初始化，对于理解反逆向工程技术以及软件保护策略有着重要的参考价值。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】音频处理基础：使用Librosa

![【进阶】音频处理基础：使用Librosa](https://picx.zhimg.com/80/v2-a39e5c9bff1d920097341591ca8a2dfe_1440w.webp?source=1def8aca) # 2.1 Librosa库的安装和导入 Librosa库是一个用于音频处理的Python库。要安装Librosa库，请在命令行中输入以下命令： ``` pip install librosa ``` 安装完成后，可以通过以下方式导入Librosa库： ```python import librosa ``` 导入Librosa库后，就可以使用其提供的各种函数
recommend-type

python中字典转换成json

在Python中，你可以使用`json`模块将字典转换为JSON格式的字符串。下面是一个简单的示例： ```python import json # 假设我们有一个字典 dict_data = { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" } # 使用json.dumps()函数将字典转换为JSON json_string = json.dumps(dict_data) print(json_string) # 输出：{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
recommend-type

C++ Primer 第四版更新：现代编程风格与标准库

"Cpp Primer第四版中文版(电子版)1" 本书《Cpp Primer》第四版是一本深入浅出介绍C++编程语言的教程，旨在帮助初学者和有经验的程序员掌握现代C++编程技巧。作者在这一版中进行了重大更新，以适应C++语言的发展趋势，特别是强调使用标准库来提高编程效率。书中不再过于关注底层编程技术，而是将重点放在了标准库的运用上。 第四版的主要改动包括： 1. 内容重组：为了反映现代C++编程的最佳实践，书中对语言主题的顺序进行了调整，使得学习路径更加顺畅。 2. 添加辅助学习工具：每章增设了“小结”和“术语”部分，帮助读者回顾和巩固关键概念。此外，重要术语以黑体突出，已熟悉的术语以楷体呈现，以便读者识别。 3. 特殊标注：用特定版式标注关键信息，提醒读者注意语言特性，避免常见错误，强调良好编程习惯，同时提供通用的使用技巧。 4. 前后交叉引用：增加引用以帮助读者理解概念之间的联系。 5. 额外讨论和解释：针对复杂概念和初学者常遇到的问题，进行深入解析。 6. 大量示例：提供丰富的代码示例，所有源代码都可以在线获取，便于读者实践和学习。 本书保留了前几版的核心特色，即以实例教学，通过解释和展示语言特性来帮助读者掌握C++。作者的目标是创作一本清晰、全面、准确的教程，让读者在编写程序的过程中学习C++，同时也展示了如何有效地利用这门语言。 《Cpp Primer》第四版不仅适合C++初学者，也适合想要更新C++知识的老手，它全面覆盖了C++语言的各个方面，包括基础语法、类、模板、STL（Standard Template Library）等，同时引入了现代C++的特性，如智能指针、RAII（Resource Acquisition Is Initialization）、lambda表达式等，使读者能够跟上C++语言的发展步伐，提升编程技能。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依