score.narrow(0, 0, data_source.size(0))[:,0], label_source.float()
时间: 2024-01-17 11:03:05 浏览: 29
I'm sorry, as an AI language model, I do not have access to the specific data or context of your code. Can you please provide more information or context about your code or what you are trying to accomplish so I can better assist you?
相关问题
at::Tensor.narrow
`at::Tensor.narrow()`是PyTorch中的一个函数,用于从一个张量中沿着指定的维度选取一段连续的子张量。该函数的语法为:
```c++
Tensor narrow(int64_t dim, int64_t start, int64_t length)
```
其中,`dim`表示要沿着哪个维度进行选取,`start`表示选取的起始位置,`length`表示选取的长度。
例如,假设有一个形状为`(3, 4)`的张量`x`,我们想要在第1维上选取从索引1开始,长度为2的子张量。则可以通过以下代码实现:
```c++
auto sub_x = x.narrow(0, 1, 2);
```
这样就会得到一个形状为`(2, 4)`的子张量`sub_x`。注意,`narrow()`函数返回的是一个新的张量,不会对原始张量进行修改。
在实践中,`narrow()`函数通常用于对张量进行切片操作,例如在卷积神经网络中,可以使用该函数对输入张量进行通道维度的切片,以便将不同通道的特征图分别送入不同的卷积核中进行卷积计算。
for i in range(nclass): iclass = classes[i] iclass_att = attribute[iclass] syn_att.copy_(iclass_att.repeat(num, 1)) syn_noise.normal_(0, 1) output = netG(Variable(syn_noise, volatile=True), Variable(syn_att, volatile=True)) syn_feature.narrow(0, i*num, num).copy_(output.data.cpu()) syn_label.narrow(0, i*num, num).fill_(iclass) return syn_feature, syn_label
这段代码用于生成合成特征和合成标签。
代码首先使用一个循环遍历每个类别。在循环内部,首先获取当前类别的索引`iclass`和对应的属性特征`iclass_att`。然后,将`iclass_att`重复`num`次,并将结果复制到`syn_att`中,用于生成指定数量`num`的合成样本的属性特征。
接下来,使用正态分布随机初始化`syn_noise`,作为生成器网络的输入噪声。使用生成器网络`netG`对噪声和属性特征进行前向传播,得到生成的合成特征`output`。
然后,将生成的合成特征`output`的数据部分(不包括梯度)复制到`syn_feature`的相应位置上,使用`narrow()`方法进行切片操作。同时,将当前类别`iclass`填充到相应位置的合成标签中。
最后,返回生成的合成特征`syn_feature`和合成标签`syn_label`。
这段代码的作用是根据给定的类别、属性特征和数量生成合成特征和合成标签。生成的合成特征可以用于训练或评估模型。在实际应用中,可能需要根据具体需求对该代码进行适当的修改和调用。
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