应该是这里有问题,你帮我修改一下:dV = lambda x, y: -2 * torch.autograd.grad(V(x), x, create_graph=True, retain_graph=True)[0] @ model.fc2.weight.T @ torch.diag(y) @ criterion.weight @ model.fcs[-1].weight @ torch.diag(torch.relu(model.fcs[-2](torch.relu(model.fcs[-3](x))))).T
时间: 2024-02-12 18:08:41 浏览: 120
根据错误提示,问题出在 `model.fc2.weight.T` 和 `torch.diag(y)` 两个张量的形状不匹配,无法完成乘法操作。你需要检查这两个张量的形状,并确保它们可以相乘。
如果 `model.fc2.weight.T` 的形状是 `(10, 50)`,而 `y` 的形状是 `(1, 50)`,你需要将 `y` 转换成一个形状为 `(50, 1)` 的张量,才能和 `model.fc2.weight.T` 相乘,可以使用 `torch.diagflat(y)` 来实现这个转换。
修改后的代码如下:
```
dV = lambda x, y: -2 * torch.autograd.grad(V(x), x, create_graph=True, retain_graph=True)[0] @ model.fc2.weight.T @ torch.diagflat(y) @ criterion.weight @ model.fcs[-1].weight @ torch.diag(torch.relu(model.fcs[-2](torch.relu(model.fcs[-3](x))))).T
```
这个修改会将 `y` 转换成一个形状为 `(50, 1)` 的张量,并使用 `torch.diagflat()` 函数实现这个转换。
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def solve_homogeneous_linear_ode(a, b, c): D = b**2 - 4*a*c if D > 0: r1 = (-b + math.sqrt(D)) / (2*a) r2 = (-b - math.sqrt(D)) / (2*a) return lambda x: C1*math.exp(r1*x) + C2*math.exp(r2*x) elif D == 0: r = -b / (2*a) return lambda x: (C1 + C2*x)*math.exp(r*x) else: alpha = -b / (2*a) beta = math.sqrt(-D) / (2*a) return lambda x: math.exp(alpha*x)*(C1*math.cos(beta*x) + C2*math.sin(beta*x))
这个函数是用来解齐次线性常系数微分方程的,即形如 y'' + ay' + by = 0 的微分方程。
其中 a、b、c 分别对应微分方程中的系数,即 y'' 的系数、y' 的系数和常数项。
当判别式 D 大于 0 时,方程的两个解为实数,解为 y = C1*exp(r1*x) + C2*exp(r2*x)。
当判别式 D 等于 0 时,方程有一个重根,解为 y = (C1 + C2*x)*exp(r*x)。
当判别式 D 小于 0 时,方程的两个解为复数,解为 y = exp(alpha*x)*(C1*cos(beta*x) + C2*sin(beta*x))。其中 alpha 和 beta 分别对应实部和虚部,C1 和 C2 是待定常数。
这个函数返回一个 lambda 函数,输入 x,输出 y。在使用时需要先确定 C1 和 C2 的值。
import math def solve_homogeneous_linear_ode(a, b, c): D = b**2 - 4*a*c if D > 0: r1 = (-b + math.sqrt(D)) / (2*a) r2 = (-b - math.sqrt(D)) / (2*a) return lambda x: C1*math.exp(r1*x) + C2*math.exp(r2*x) elif D == 0: r = -b / (2*a) return lambda x: (C1 + C2*x)*math.exp(r*x) else: alpha = -b / (2*a) beta = math.sqrt(-D) / (2*a) return lambda x: math.exp(alpha*x)*(C1*math.cos(beta*x) + C2*math.sin(beta*x))
这段代码是用来解决齐次线性常微分方程的函数。其中a, b, c是方程ax''+bx'+c=0的系数,返回一个lambda函数,输入x返回方程的解。当判别式D>0时,方程有两个互不相同的实根r1和r2,返回形如C1*exp(r1*x)+C2*exp(r2*x)的解;当D=0时,方程有一个实根r,返回形如(C1+C2*x)*exp(r*x)的解;当D<0时,方程有共轭复根alpha+beta*i和alpha-beta*i,返回形如exp(alpha*x)*(C1*cos(beta*x)+C2*sin(beta*x))的解。其中C1和C2是任意常数,通过初始条件来确定它们的值。