gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0]中，出现错误：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'norm'。s只是一个分数，好像不可导

错误信息表明在你的代码中出现了无法计算梯度的张量（即不可导），导致计算梯度时出现了问题。根据你提供的代码，可能是因为你的张量 `s` 不可导，而在计算 `gradients2` 时用到了它。

你可以尝试将 `s` 转换为可导张量，这可以通过将其包装在 `torch.autograd.Variable` 中来实现。具体来说，可以将 `s` 的定义改为：

s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda()

这样，你可以在后续代码中使用 `s` 的梯度。当然，你需要根据实际场景调整 `s` 的值和 `requires_grad` 的设置。

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def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0] gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty运行上述代码，出现错误：RuntimeError: One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True if this is the desired behavior.

这个错误通常是因为在反向传播时，某些变量没有被使用到，但是又没有设置 `allow_unused=True`。你可以尝试在 `grad` 函数中加入 `allow_unused=True` 参数，如下所示：

gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates,
                            grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(),
                            create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0]
gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates,
                            grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(),
                            create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0]

这样就可以避免出现这个错误了。

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0] print(gradients1) print(gradients1.shape) gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty，已知上述代码中，disc_interpolates, s 均为netD.forward(interpolates)的输出，s为超像素池化后得到的图像分数，如何将s加入到patchgan 的梯度惩罚中，输入图像的梯度是哪个，怎么计算，给出改进后的代码

可以将超像素池化后得到的图像分数s加入到梯度惩罚中，具体做法是在计算梯度时同时计算超像素池化后得到的图像分数s的梯度，然后将其加入到梯度惩罚中。

输入图像的梯度是interpolates的梯度，即对输入的real_data和fake_data进行插值后得到的interpolates的梯度。

改进后的代码如下：

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data):
    alpha = torch.rand(1, 1)
    alpha = alpha.expand(real_data.size())
    alpha = alpha.cuda()
    interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data)
    interpolates = interpolates.cuda()
    interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True)
    disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates)
    gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates,
                               grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(),
                               create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0]
    gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates,
                               grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(),
                               create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0]
    gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \
                       (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA)
    return gradient_penalty

其中，gradients2即为超像素池化后得到的图像分数s的梯度。