帮我翻译一下以下代码: for var in self.var_list: self.m[var] = tf.Variable(tf.zeros(tf.shape(var.initial_value)), trainable=False) self.v[var] = tf.Variable(tf.zeros(tf.shape(var.initial_value)), trainable=False)
时间: 2023-06-03 22:03:16 浏览: 48
很高兴为您服务!以下是代码的翻译:
对于self.var_list中的每一个变量var,执行以下操作:
- 为每个变量var创建一个名为self.m[var]的TensorFlow变量,其值为初始化为全0,且不可训练的。
- 为每个变量var创建一个名为self.v[var]的TensorFlow变量,其值为初始化为全0,且不可训练的。
希望对您有帮助!如果您还有其他问题,可以继续问我哦!
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请翻译以下代码:self.m[var] = tf.Variable(tf.zeros(tf.shape(var.initial_value)), trainable=False)
这段代码的意思是:将变量的初始值作为形状参数来创建一个零张量,并将其赋值给变量的属性self.m[var],然后将该属性声明为不可训练的(tf.Variable中的trainable=False)。具体地说,self.m[var]是一个零张量,其形状与输入变量var的初始值相同,并且不会被反向传播更新。
运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index = None): output = self.forward_static(input) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码
这个错误提示是因为代码中使用了旧版本的autograd函数,需要使用新版本的autograd函数。可以使用`@staticmethod`修饰`GuidedBackpropReLU`类中的`forward`方法,将其转换为静态方法。修改后的代码如下:
```
class GuidedBackpropReLU(nn.ReLU):
@staticmethod
def forward(input):
output = torch.clamp(input, min=0.0)
grad = torch.zeros_like(output)
grad[output > 0] = 1.0
output = output * grad
return output
class GuidedBackpropReLUModel:
def __init__(self, model, use_cuda):
self.model = model
self.model.eval()
self.cuda = use_cuda
if self.cuda:
self.model = model.cuda()
for idx, module in self.model.features._modules.items():
if module.__class__.__name__ == 'ReLU':
self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU()
def forward(self, input):
return self.model(input)
def forward_static(self, input):
if self.cuda:
output = self.forward(input.cuda())
else:
output = self.forward(input)
return output
def __call__(self, input, index=None):
output = self.forward_static(input)
if index is None:
index = np.argmax(output.cpu().data.numpy())
one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32)
one_hot[0][index] = 1
one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True)
if self.cuda:
one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output)
else:
one_hot = torch.sum(one_hot * output)
one_hot.backward()
output = input.grad.cpu().data.numpy()
output = output[0, :, :, :]
return output
```