real_input = Variable(input).to(device) # 将tensor变成Variable放入计算图中 real_label = Variable(torch.ones(1)).to(device) # 定义真实的图片label为1 fake_label = Variable(torch.zeros(1)).to(device)
时间: 2024-03-07 07:53:54 浏览: 16
这段代码是为了将输入数据和标签转换成可以放入计算图中的Variable类型,并移动到指定的设备(device)上。其中 `real_input` 表示真实的输入数据,`real_label` 表示真实的标签为1,而 `fake_label` 表示生成的标签为0,这通常是用于训练分类模型时计算损失函数的过程中。这里的 `1` 表示每次训练使用的样本数量,可以根据具体情况进行修改。这样做的目的也是为了将计算转移到GPU上,以提高训练的速度。
相关问题
real_label = Variable(torch.ones(2)).to(device)
好的,你的第二个问题是让我解释一下这行代码的含义,对吗?
这行代码的作用是创建一个长度为2的张量,每个元素都初始化为1,并将其转移到指定的设备上(如果有的话)。具体来说,这个张量是用PyTorch中的Variable方法创建的,它是一个可以自动计算梯度的张量,并且可以被用于构建计算图。在最新版本的PyTorch中,Variable已经被弃用,因为张量(Tensor)现在已经具有自动求导功能,所以可以直接使用张量来进行计算。
在这行代码中,我们使用了torch.ones方法来创建一个长度为2的张量,每个元素都初始化为1。然后,我们调用to方法将其转移到指定的设备上(如果有的话),这里我们使用了变量device来指定设备。如果没有指定设备,那么张量将被转移到默认的设备上,通常是CPU。
希望这个回答能够帮到你!
z = Variable(torch.randn(num_input, 96)).to(device)
这行代码使用了PyTorch中的Variable()函数和torch.randn()函数。Variable()函数已经被弃用,目前建议直接使用tensor。torch.randn()函数用于生成一个指定形状的张量,其中每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。
具体来说,这行代码生成了一个形状为[num_input, 96]的张量z,其中num_input是指定的输入样本数,96是每个样本的特征数。该张量的每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。最后,使用.to(device)将张量移动到指定的设备(如GPU或CPU)上进行计算。
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