torch.clone

`torch.clone` 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个给定张量的副本。它会返回一个新的张量，该张量与原始张量具有相同的大小、形状和数据类型，并且其中的元素值也相同。

`torch.clone` 的语法如下：

torch.clone(input, memory_format=None)

其中，参数 `input` 是要克隆的张量，而参数 `memory_format` 是可选的，用于指定新张量的内存布局格式。

下面是一个例子：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.clone(x)

print(x)
print(y)

运行结果如下：

tensor([[1, 2],
        [3, 4]])
tensor([[1, 2],
        [3, 4]])

可以看到，`y` 是 `x` 的一个副本，它们具有相同的值、形状和数据类型。

相关问题

torch.clone().detach()用法

torch.clone().detach() 的用法是将一个 Tensor 对象复制一份，并且从计算图中分离它，使其不再与原来的 Tensor 有关联，即不支持梯度计算。这个方法通常用于构建一个新 Tensor 对象，以便在不破坏原 Tensor 对象的情况下进行操作。

例如，下面的例子演示了如何使用 torch.clone().detach() 方法创建一个新的 Tensor 对象并对其进行操作，而不会影响原来的 Tensor 对象：

import torch

# 创建一个 Tensor 对象
x = torch.randn(3, 4)

# 复制并分离一个 Tensor 对象，生成一个新的 Tensor 对象
y = x.clone().detach()

# 对新的 Tensor 对象进行操作
y.add_(1)

# 打印结果
print("x:", x)
print("y:", y)

输出结果如下：

x: tensor([[-0.1439, -0.8347, -0.4091, -0.8483],
        [-0.2811, -1.2119, -0.6019,  0.0353],
        [-0.6654,  1.1984,  0.7089, -1.9107]])
y: tensor([[0.8561, 0.1653, 0.5909, 0.1517],
        [0.7189, -0.2119, 0.3981, 1.0353],
        [0.3346, 2.1984, 1.7089, -0.9107]])

从输出结果可以看出，原 Tensor 对象 x 的值没有被改变，新的 Tensor 对象 y 的每个元素都加上了 1。

这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)

这段代码中存在一个错误。在for循环中，代码更新了变量b，但是在更新后没有再次进行softmax操作，导致后续的计算结果不正确。因此，需要在for循环中，在更新b后再次进行softmax操作，如下所示：

for i in range(num_iterations):
    c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1)
    weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1)
    representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation)
    representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1)
    representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)
    representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf'))
    b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1)  # 进行softmax操作

这样修改后，该段代码的功能应该能够正常运行。