class QuickCumsum(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, x, geom_feats, ranks): x = x.cumsum(0) kept = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) kept[:-1] = (ranks[1:] != ranks[:-1]) x, geom_feats = x[kept], geom_feats[kept] x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) # save kept for backward ctx.save_for_backward(kept) # no gradient for geom_feats ctx.mark_non_differentiable(geom_feats) return x, geom_feats @staticmethod def backward(ctx, gradx, gradgeom): kept, = ctx.saved_tensors back = torch.cumsum(kept, 0) back[kept] -= 1 val = gradx[back] return val, None, None什么意思?
时间: 2024-03-30 11:40:12 浏览: 25
这段代码是一个自定义的 PyTorch 的 autograd.Function,用于在神经网络中进行 QuickCumsum 操作。
forward() 方法中,输入参数 x 是一个一维张量,geom_feats 是一个二维张量,ranks 是一个一维张量。这个方法首先对 x 进行累加操作,然后根据 ranks 张量来判断哪些位置需要保留。通过 torch.ones 函数创建了一个形状为 x.shape[0] 的张量 kept,然后将 kept 的前 n-1 个元素设置为 True 或 False,表示是否需要保留。最后,根据 kept 张量来选择需要保留的 x 和 geom_feats,然后计算差分,得到输出张量 x。
backward() 方法中,gradx 和 gradgeom 分别是 x 和 geom_feats 的梯度。根据 forward() 方法中保存的 kept 张量计算反向传播时需要梯度的位置,然后将 gradx 中对应位置的梯度返回即可。由于 geom_feats 在 forward() 方法中被标记为不可导,所以在 backward() 方法中将其梯度返回 None。
这个 QuickCumsum 操作的作用是对输入张量进行累加,并根据输入的 ranks 张量来选择需要保留的位置。这个操作可以用于一些需要对序列数据进行处理的场景中,比如时间序列分析、自然语言处理等。
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讲解: class LBSign(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, input): return torch.sign(input) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return grad_output.clamp_(-1, 1)
我是ChatGPT,是由OpenAI训练的大型语言模型。这里的LBSign是一种将输入张量的符号函数映射到输出张量的函数,在前向传播中,它将每个输入元素的符号映射到输出张量,而在反向传播中,它将梯度限制为-1到1之间。
class PoolFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, inputs, kernel): outputs = torch.nn.functional.avg_pool2d(inputs, kernel) ctx.save_for_backward(outputs, torch.tensor(inputs.shape), torch.tensor(kernel)) return outputs @staticmethod def backward(ctx, grad_delta): (outputs, input_shape, kernel) = ctx.saved_tensors kernel = kernel.tolist() outputs = 1 / outputs outputs[outputs > kernel[0] * kernel[1] + 1] = 0 outputs /= kernel[0] * kernel[1] grad = torch.nn.functional.interpolate(grad_delta * outputs, size=input_shape.tolist()[2:]) return grad, None
这是一个使用 PyTorch 实现的自定义池化函数 PoolFunc,包括前向传播和反向传播的实现。
在前向传播中,输入 inputs 和池化核 kernel 作为参数,使用 PyTorch 提供的 avg_pool2d 函数进行平均池化操作,并将输出、输入形状和池化核保存在上下文对象 ctx 中,以备反向传播使用。
在反向传播中,首先从 ctx 中取出保存的输出、输入形状和池化核,将池化核转换为列表形式,然后计算输出的倒数,将大于池化核大小加一的部分置零,并除以池化核大小,得到梯度系数。接下来,使用 PyTorch 提供的 interpolate 函数将梯度 delta 与梯度系数相乘,并插值回输入形状的大小,得到输入的梯度 grad。
最后,返回输入的梯度 grad 和 None(因为池化核不需要更新)。