delta = torch.zeros_like(images).uniform_(-epsilon, epsilon) delta = torch.clamp(delta, min=-epsilon, max=epsilon)什么意思
时间: 2024-05-18 20:12:29 浏览: 11
这段代码使用 PyTorch 库中的函数来创建一个和 images 张量大小相同的全零张量 delta,并且使用 uniform_ 函数将 delta 中的每个元素设置为从 [-epsilon, epsilon] 区间内随机抽样得到的值。最后,clamp 函数将 delta 中的每个元素限制在 [-epsilon, epsilon] 区间内,以确保 delta 的值在一定范围内。这段代码可能用于对图像进行一些扰动,以增强模型的鲁棒性或对抗性攻击等任务。
相关问题
torch.zeros_like
torch.zeros_like() 是 PyTorch 中的一个函数,用于创建一个与输入 tensor 相同大小和数据类型的全零 tensor。该函数的语法如下:
```
torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)
```
其中,参数 input 表示输入 tensor,dtype 表示输出 tensor 的数据类型,layout 表示输出 tensor 的布局,device 表示输出 tensor 的设备类型,requires_grad 表示输出 tensor 是否需要梯度。
举个例子,假设有一个大小为 (2, 3) 的 float32 类型的 tensor a,我们可以使用 torch.zeros_like() 来创建一个与 a 相同大小和数据类型的全零 tensor b:
```
import torch
a = torch.randn(2, 3)
b = torch.zeros_like(a)
print(a)
print(b)
```
输出如下:
```
tensor([[-1.0225, -0.0818, 0.4041],
[ 0.5366, -0.6071, -0.3553]])
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
```
for name, params in server.global_model.state_dict().items(): weight_accumulator[name] = torch.zeros_like(params)含义
`weight_accumulator` 是一个 Python 字典,其目的是用于累积所有设备的权重梯度。`for name, params in server.global_model.state_dict().items(): weight_accumulator[name] = torch.zeros_like(params)` 的含义是对 `server.global_model` 模型中的每个参数,创建一个与其 size 相同的值都为 0 的张量,并将该张量作为 value 存储在 `weight_accumulator` 字典中的 key 为 `name` 的位置。
具体来说,如果 `server.global_model` 是一个包含两个参数 `"fc.weight"` 和 `"fc.bias"` 的线性层模型,那么 `server.global_model.state_dict()` 将返回一个字典,其中包含这两个参数的张量值。对于每个参数,都会创建一个与其 size 相同,值都为 0 的张量,并将其存储在 `weight_accumulator` 字典中的相应 key 位置。例如:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Linear(3, 1)
state_dict = model.state_dict()
weight_accumulator = {}
for name, params in state_dict.items():
weight_accumulator[name] = torch.zeros_like(params)
print(weight_accumulator)
```
输出:
```
{'weight': tensor([[0., 0., 0.]]), 'bias': tensor([0.])}
```
在这个例子中,`weight_accumulator` 是一个字典,其中 key 分别是 `"weight"` 和 `"bias"`,value 则分别是这两个参数的值为 0 的张量。
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