w = torch.randn((200, 1), requires_grad=True) return (w**2).sum() / 2 详细注释

时间: 2024-06-04 16:10:33 浏览: 138
PY

线性回归代码实现-手动调参.py

这是一个求解梯度的示例代码，使用了PyTorch库中的randn函数生成一个200行1列的矩阵w，并设置requires_grad=True表示需要计算梯度。接着将该矩阵平方并求和，除以2得到目标值，并使用PyTorch中的sum函数求和。最后返回目标值。通过计算目标值的梯度，可以使用PyTorch中的backward函数来完成梯度下降等操作。
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解决torch.autograd.backward中的参数问题

x = Variable(torch.ones(2, 2), requires_grad=True) y = x + 2 z = y * y * 3 out = z.mean() out.backward() # 默认情况，相当于 out.backward(torch.Tensor([1.0])) print(x.grad) 在这个例子中，我们初始...
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pytorch.backward()

pytorch.backward() 举例上手y=w*x，自动求导 ...w = Variable(torch.randn(1),requires_grad = True) print(w) loss=torch.nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.Adam([w],lr=0.05) for i in range(1000): optimiz

给我详细讲讲下面这些代码具体含义,尤其是randn函数啥意思,128,(128,1)和1的具体含义,以及learning_rate=0.001具体什么意思,有什么用?weights=torch.randn((14,128),dtype=float,requires_grad=True) biases=torch.randn(128,dtype=float,requires_grad=True) weights2=torch.randn((128,1),dtype=float,requires_grad=True) biases2=torch.randn(1,dtype=float,requires_grad=True) learning_rate=0.001 losses=[]

2. torch.randn(128, dtype=float, requires_grad=True)：这行代码创建了一个大小为(128,)的一维随机张量，每个元素也是从标准正态分布中随机采样得到的。这个张量代表了神经网络中的偏置项，有128个神经元。同样...

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]

- 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,)...

x = torch.randn(1, 5001).requires_grad_(True)

这是使用 PyTorch 创建一个形状为 (1, 5001) 的张量 x，...requires_grad_(True) 表示设置张量 x 的 requires_grad 属性为 True，使得在后续的计算中可以自动求导。这通常用于训练神经网络时，计算梯度并更新模型参数。

output_tensor = torch.randn_like(input_tensor, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)

- **requires_grad**: 如果为 True，则新张量将具有梯度计算的能力；若为 False（默认），则不记录梯度。 这是一个简单的示例，展示了如何使用 torch.randn_like 创建一个随机张量： python # 假设我们有...

a = torch.randn(size=(), requires_grad=True)

具体来说，torch.randn(size=(), requires_grad=True) 中的 size=() 表示生成一个空的张量，requires_grad=True 表示该张量需要计算梯度。这个张量可以被用于构建计算图，进行自动微分和梯度下降等操作。

解释一段代码的含义 x = torch.randn((1, 1), requires_grad=True) with torch.autograd.profiler.profile(enabled=True) as prof: for _ in range(100): # any normal python code, really! y = x ** 2 print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cpu_time_total"))

这段代码使用PyTorch库创建一个张量x，它是一个大小为(1,1)的随机数，并设置requires_grad=True以启用自动求导功能。然后使用torch.autograd.profiler.profile包装代码块，在代码块中使用for循环100次计算一个新的...

input_type = torch.randn(1, 3, 224, 224, requires_grad=True).cuda()

This line of code creates a 4-dimensional tensor of size 1x3x224x224 using PyTorch's torch.randn() function. The 1 in the first dimension represents the batch size (i.e., one input sample), 3 ...

W2 = nn.Parameter(torch.randn( num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01)

这是使用 PyTorch 中的 nn.Parameter 类创建一个参数化的权重矩阵 W2。torch.randn() 函数用于生成一个服从标准...requires_grad=True 表示该参数需要计算梯度。这个权重矩阵将用于神经网络的训练和反向传播过程中。

解释代码：input_type = torch.randn(1, 3, 224, 224, requires_grad=True).cuda()

这行代码定义了一个四维张量（tensor）input_type，其形状为（1, 3, 224, 224），其中1表示batch size，3表示通道数（RGB）...requires_grad=True表示该张量需要计算梯度。 .cuda()表示将这个张量放到GPU上进行计算。

解释W2 = nn.Parameter(torch.randn( num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01)

W2 是一个参数矩阵，形状为(num_hiddens, num_outputs)，其中每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的数乘以0.01 。这个参数矩阵用于神经网络的反向传播过程中，根据模型输出和实际标签之间的误差，调整矩阵中每...

解释W1 = nn.Parameter(torch.randn( num_inputs, num_hiddens, requires_grad=True) * 0.01)

W1 = nn.Parameter(torch.randn(num_inputs, num_hiddens, requires_grad=True) * 0.01) 是用来定义神经网络中第一层的参数矩阵的代码。其中，num_inputs 是输入层的神经元数量，num_hiddens 是第一层隐含层的神经元...

theta = torch.randn((1, dim), device=device, requires_grad=True)

这句代码创建了一个名为theta的张量，其形状为(1, dim)，其中...torch.randn是一个随机生成函数，用来生成均值为0、标准差为1的正态分布的张量，以初始化我们的权重向量，通常在优化问题中的初始化阶段会用到。

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量...

def f(a) b=a*2 while b.norm()<1000: b=b*2 if b.sum()>0: c=b else: c=100*b return c a=torch.randn(size=(),requires_grad=True) d=f(a) d.backward()#f(a)是a的分段线性函数 d=f(a)=ka ,梯度k,k=d/a a.grad==d/a

其中，函数 f(a) 先将张量 a 乘以 2 得到张量 b，然后在 while 循环中，只要张量 b 的二范数小于 1000，就将张量 b 乘以 2，直到张量 b 的二范数大于等于 1000。接着，根据张量 b 的所有元素的和...

class Hypergraph(nn.Module): def __init__(self): super(Hypergraph, self).__init__() self.adj = nn.Parameter( torch.Tensor(torch.randn([args.temporalRange, args.hyperNum, args.areaNum * args.cateNum])), requires_grad=True) self.Conv = nn.Conv3d(args.latdim, args.latdim, kernel_size=1) self.act1 = nn.LeakyReLU() def forward(self, embeds): adj = self.adj tpadj = adj.transpose(2, 1) embeds_cate = embeds.transpose(2, 3).contiguous().view(embeds.shape[0], args.latdim, args.temporalRange, -1) hyperEmbeds = self.act1(torch.einsum('thn,bdtn->bdth', adj, embeds_cate)) retEmbeds = self.act1(torch.einsum('tnh,bdth->bdtn', tpadj, hyperEmbeds)) retEmbeds = retEmbeds.view(embeds.shape[0], args.latdim, args.temporalRange, args.areaNum, args.cateNum).transpose(2, 3) return retEmbeds

这段代码定义了一个名为Hypergraph的PyTorch模块，其中包含了一个三维卷积层(Conv3d)和两个LeakyReLU激活函数。模块的输入是embeds张量，该张量在第三个和第四个维度上进行了变换，并且被传递给了两个einsum操作，...

人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

w = torch.randn(2, 1, requires_grad=True) # 权重参数 b = torch.zeros(1, requires_grad=True) # 偏置参数 4. 定义模型和损失函数： python def logistic_regression(x): return torch.sigmoid(torch.mm...

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() x = model.features(input_tensor) # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使他不产生RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 3, 3, 3], expected input[1, 512, 7, 7] to have 3 channels, but got 512 channels instead报错

input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) 2. 在将随机张量输入到网络中时，使用 model.features[:layer_idx] 来只获取模型的前几层特征提取层： python...

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