mean = torch.tensor([0.5071, 0.4866, 0.4409]), 无法赋值给函数调用
时间: 2024-03-19 07:45:07 浏览: 21
你说的情况可能是由于在函数调用时错误地使用了逗号来分隔变量,导致Python将其解释为一个元组。应该将逗号替换为等号以将mean和std分别赋值为张量对象。例如:
```
mean = torch.tensor([0.5071, 0.4866, 0.4409])
std = torch.tensor([1.8643e-06, 1.2296e-06, 2.5785e-06])
get_mean_std_value(train_loader, mean, std)
```
在这个示例中,我们首先创建了两个张量对象mean和std,并将它们赋值为指定的值。然后我们调用了一个名为get_mean_std_value()的函数,并将train_loader、mean和std作为参数传递给它。这样,函数就可以使用正确的张量对象来计算均值和标准差了。
相关问题
x=torch.tensor(1.) w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw1
这段代码中有一个小错误,第四行的y1计算时少写了一个乘号。正确的代码如下:
```
x=torch.tensor(1.)
w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True)
b1=torch.tensor(1.)
w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True)
b2=torch.tensor(1.)
y1=x*w1+b1
y2=y1*w2+b2
dy2_dy1=torch.autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0]
dy1_dw1=torch.autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0]
dy2_dw1=torch.autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0]
dy2_dy1*dy1_dw1
dy2_dw1
```
接下来回答你的问题:
这段代码中,dy2_dy1是y2对y1的导数,dy1_dw1是y1对w1的导数,dy2_dw1是y2对w1的导数。因此,dy2_dy1*dy1_dw1就是y2对w1的二阶导数,而dy2_dw1就是y2对w1的一阶导数。
best_sre = torch.tensor(0.)
我明白了,你想创建一个名为 "best_sre" 的变量,并将其值初始化为 0。你可以使用以下代码来实现:
```python
import torch
best_sre = torch.tensor(0.)
```
这将使用 PyTorch 创建一个名为 "best_sre" 的张量,并将其值初始化为 0.
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