weight.data = torch.clamp(weight - self.eta * (param_t.grad * (param_g - param)), 0, 1)含义
时间: 2024-03-04 11:52:35 浏览: 22
这段代码的含义是对权重 `weight` 进行更新。具体地,它使用了 PyTorch 的 `clamp()` 函数来限制权重的范围在 `[0, 1]` 之间,避免权重的数值过大或过小。
更新的公式为 `weight - self.eta * (param_t.grad * (param_g - param))`,其中 `self.eta` 是学习率,`param_t.grad` 是损失函数对目标参数 `param_t` 的梯度,`param_g` 是全局参数,`param` 是当前参数。这个公式表示使用梯度下降法来更新权重,使得损失函数最小化。
需要注意的是,这个更新操作是在 `weight.data` 上进行的,而不是在 `weight` 上进行的。这是因为在 PyTorch 中,`weight` 是一个包含梯度信息的张量,而 `weight.data` 是一个只包含数值信息的张量。在进行参数更新时,我们只需要修改数值,而不需要修改梯度信息。
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def forward(self, x): x = torch.relu(self.conv1(x)) self.conv1_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv1.weight.data), dim=(1, 2, 3)) x = torch.relu(self.conv2(x)) self.conv2_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv2.weight.data), dim=(1, 2, 3)) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x
这段代码是一个神经网络模型的前向传播。假设这个模型有两个卷层(`conv1`和`conv2`一个全连接层(`fc`)。以下是代码的解释:
1. `x = torch.relu(self.conv1(x))`将输入数据 `x`通过第一个卷积层 `conv1`,然后应用 ReLU 激活函数。ReLU 函数将负数置为零,保留正数。
2. `self.conv1_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv1.weight.data), dim=(1, 2, 3))`:计算第一个卷积层权重 `conv1.weight` 的 L1 范数,并将结果保存在 `conv1_l1norm` 变量中。L1 范数是指向量中所有元素绝对值的和。
3. `x = torch.relu(self.conv2(x))`:将第一步的输出 `x` 通过第二个卷积层 `conv2`,然后应用 ReLU 激活函数。
4. `self.conv2_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv2.weight.data), dim=(1, 2, 3))`:计算第二个卷积层权重 `conv2.weight` 的 L1 范数,并将结果保存在 `conv2_l1norm` 变量中。
5. `x = x.view(x.size(0), -1)`:将最后一个卷积层的输出展平为一维向量,以适应全连接层的输入要求。
6. `x = self.fc(x)`:将展平后的向量 `x` 输入到全连接层 `fc` 中,进行最后的线性变换。
7. 返回最终输出 `x`。
class AAMsoftmax(nn.Module): def __init__(self, n_class, m, s): super(AAMsoftmax, self).__init__() self.m = m self.s = s self.weight = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(n_class, 256), requires_grad=True) self.ce = nn.CrossEntropyLoss() nn.init.xavier_normal_(self.weight, gain=1) self.cos_m = math.cos(self.m) self.sin_m = math.sin(self.m) self.th = math.cos(math.pi - self.m) self.mm = math.sin(math.pi - self.m) * self.m def forward(self, x, label=None): cosine = F.linear(F.normalize(x), F.normalize(self.weight)) sine = torch.sqrt((1.0 - torch.mul(cosine, cosine)).clamp(0, 1)) phi = cosine * self.cos_m - sine * self.sin_m phi = torch.where((cosine - self.th) > 0, phi, cosine - self.mm) one_hot = torch.zeros_like(cosine) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1), 1) output = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) output = output * self.s loss = self.ce(output, label) prec1 = accuracy(output.detach(), label.detach(), topk=(1,))[0]
这段代码是一个 PyTorch 的模型实现,实现了一个 AAMsoftmax 的分类器。这个分类器的输入是一个 x 矩阵,代表输入的特征,label 是一个张量,代表输入的标签。该模型的 forward 函数中,首先对输入的特征 x 进行归一化,然后通过线性变换将 x 投影到一个维度为 256 的空间中,得到一个 cosine 矩阵。接下来通过一系列的数学计算,将 cosine 转化为一个 phi 矩阵,使得在 phi 矩阵上的分类间的 margin 更大,以提高分类的精度。最后,将 phi 矩阵和原始的 cosine 矩阵加权相加,得到最终的输出。同时,计算交叉熵损失和精度,并返回。