W = torch.normal(0, 0.01, size=(num_inputs, num_outputs), requires_grad=True)
时间: 2024-05-26 09:11:18 浏览: 18
你好!ChitGPT 是一个基于GPT-2的中文文本生成模型,跟OpenAI公司的ChatGPT是同类模型,但我们两者没有任何关系。至于你的问题,W = torch.normal(0, 0.01, size=(num_inputs, num_outputs), requires_grad=True)是用于初始化神经网络层的权重矩阵,其中的正态分布初始化方法可帮助网络更好地学习,num_inputs和num_outputs分别表示输入和输出的维度。
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解释下面代码num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256 W1 = nn.Parameter(torch.randn( num_inputs, num_hiddens, requires_grad=True) * 0.01) b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True)) W2 = nn.Parameter(torch.randn( num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01) b2 = nn.Parameter(torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)) params = [W1, b1, W2, b2]
这段代码定义了一个两层的全连接神经网络,其中:
- `num_inputs` 是输入层的输入维度,这里是 784,因为输入的数据是 MNIST 手写数字图像,每幅图像都是 $28 \times 28$ 的,展开后就是一个 $784$ 维的向量。
- `num_outputs` 是输出层的输出维度,这里是 10,因为要对手写数字进行分类,一共有 10 类。
- `num_hiddens` 是隐藏层的神经元个数,这里是 256,这个值是可以调整的,它决定了网络的复杂度和表达能力。
- `W1` 是输入层到隐藏层的权重矩阵,大小为 `(num_inputs, num_hiddens)`,是一个随机初始化的参数,`requires_grad=True` 表示这个参数需要计算梯度。
- `b1` 是输入层到隐藏层的偏置向量,大小为 `(num_hiddens,)`,初始值为 0,也需要计算梯度。
- `W2` 是隐藏层到输出层的权重矩阵,大小为 `(num_hiddens, num_outputs)`,也是随机初始化的参数,`requires_grad=True` 表示需要计算梯度。
- `b2` 是隐藏层到输出层的偏置向量,大小为 `(num_outputs,)`,初始值为 0,也需要计算梯度。
- `params` 是一个列表,包含了所有的参数(权重和偏置),是为了方便进行梯度更新和保存模型。
在这段代码中,使用了 PyTorch 的 `nn.Parameter` 类将权重矩阵和偏置向量转换成了可训练的参数。这样做的好处是,PyTorch 会自动地为这些参数计算梯度,我们只需要在反向传播时调用 `backward()` 方法就可以了。
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'
这个错误是因为在 calc_gradient_penalty 函数中,如果 gradients2 是 None,则会返回 None。在 get_loss 函数中,如果 gradient_penalty 是 None,则返回的就是 self.loss_D + None,这导致了 TypeError 错误。
为了解决这个问题,你可以在 calc_gradient_penalty 函数中添加一个条件判断,如果 gradients2 是 None,则返回 0.0,而不是 None。这样,当计算 gradient_penalty 时,即使 gradients2 是 None,也不会导致错误。修改后的代码如下:
```
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 0.0
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)
if gradient_penalty == None:
gradient_penalty = 0.0
return self.loss_D + gradient_penalty
```
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