input = torch.ones(size=(batch_size, context_size)).long().to(device)
时间: 2024-05-30 12:09:35 浏览: 16
这行代码创建了一个大小为 `(batch_size, context_size)` 的张量,张量的元素均为1,数据类型为`long`。`.to(device)`将张量移动到指定设备上,其中`device`是一个指定的设备对象,例如`device = torch.device("cuda:0")`表示使用第一个cuda设备。
相关问题
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
代码中的错误在于使用了错误的语法和变量命名。以下是需要修正的错误:
1. 函数 `u()` 的定义中,应该将 `train size` 改为 `train_size`。同样的,`batch_ size` 改为 `batch_size`。
2. 在 `u()` 函数中,`int(num_ data 1 batch_ size)` 的语法是错误的,应该改为 `int(num_data / batch_size)`。
3. 在 `u()` 函数中,`self.leftover flag` 的语法也是错误的,应该改为 `self.leftover_flag`。
4. 在 `u()` 函数中,`long( )self.leftover flag = True` 的语法是错误的,应该将其分成两行,并且添加缺少的冒号。
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()` 函数中,`self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 的语法是错误的,应该将 `self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 改为 `self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)`。
7. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`if self.leftover_ flag:` 的语法是错误的,应该将其改为 `if self.leftover_flag:`。
8. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0` 的语法是错误的,应该将其改为 `self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)`。
9. 在 `def Len_()` 函数中,`return num_ data` 的语法是错误的,应该将其改为 `return num_data`。
修正以上错误后的代码如下:
```python
class Sampler:
def u(self, train_size, batch_size):
num_data = train_size
self.num_per_batch = int(num_data / 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
```
以上是修正后的代码。修正后代码中的变量命名和语法都是正确的。
classification loss, Equation (4) of the paper cls_criterion = nn.NLLLoss() input_res = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.resSize) input_att = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.attSize) noise = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.nz) one = torch.FloatTensor([1]) mone = one * -1 input_label = torch.LongTensor(opt.batch_size)
这段代码用于定义用于分类任务的损失函数以及创建一些输入变量。
首先,代码创建了一个用于分类任务的损失函数`cls_criterion`,采用的是负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood Loss,简称NLLLoss)。NLLLoss通常用于多分类问题,它将输入视为log概率,并计算真实标签的负对数概率的平均值作为损失。
接下来,代码创建了一些输入变量:
- `input_res`是一个大小为`(opt.batch_size, opt.resSize)`的浮点型张量,用于存储图像的特征。
- `input_att`是一个大小为`(opt.batch_size, opt.attSize)`的浮点型张量,用于存储属性的特征。
- `noise`是一个大小为`(opt.batch_size, opt.nz)`的浮点型张量,用于存储噪声向量。
- `one`是一个包含值为1的浮点型张量。
- `mone`是一个包含值为-1的浮点型张量。
- `input_label`是一个大小为`opt.batch_size`的长整型张量,用于存储输入样本的标签。
这些输入变量将在模型训练过程中用于计算损失和更新参数。在使用这些变量之前,需要根据具体情况进行初始化或填充数据。
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