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定义模型，并初始化参数（利用torch.tensor进行定义，并指明需要计算梯度：requires_grad=True）

时间: 2024-02-11 16:06:48 浏览: 91
下面是一个利用`torch.tensor`定义并初始化参数的例子，其中包含了一个全连接层（Linear），一个ReLU激活函数和一个输出层： ```python import torch # 定义输入和输出的维度 input_dim = 2 output_dim = 1 # 初始化模型参数 weights1 = torch.tensor([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]], dtype=torch.float, requires_grad=True) bias1 = torch.tensor([0.1, 0.2], dtype=torch.float, requires_grad=True) weights2 = torch.tensor([[0.5], [0.6]], dtype=torch.float, requires_grad=True) bias2 = torch.tensor([0.3], dtype=torch.float, requires_grad=True) # 定义模型结构 def model(x): hidden = torch.matmul(x, weights1) + bias1 hidden = torch.relu(hidden) output = torch.matmul(hidden, weights2) + bias2 return output ``` 在上面的例子中，我们定义了一个输入维度为2，输出维度为1的模型。我们使用`torch.tensor`函数来定义了模型的参数，其中`requires_grad=True`表示我们需要计算这些参数的梯度。我们定义了一个全连接层，它的权重和偏置项分别为`weights1`和`bias1`，然后将输入数据`x`乘以权重并加上偏置项得到隐藏层的输出，再经过ReLU激活函数得到激活后的隐藏层输出，最后将隐藏层输出乘以输出层的权重并加上输出层的偏置项得到最终的输出。
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pytorch 状态字典:state_dict使用详解

在PyTorch中，当你定义了一个模型（nn.Module的子类）并对其进行初始化后，你可以通过model.state_dict()来获取模型的state_dict。这是一个自动创建的字典，包含了所有可训练层（如卷积层、线性层）的参数。...

# Create tensors. x = torch.tensor(1., requires_grad=True) w = torch.tensor(2., requires_grad=True) b = torch.tensor(3., requires_grad=True) # Build a computational graph. y = w * x + b # y = 2 * x + 3 # Compute gradients. y.backward() # Print out the gradients. print(x.grad) # x.grad = 2 print(w.grad) # w.grad = 1 print(b.grad) # b.grad = 1

这段代码使用 PyTorch 创建了三个张量 x、w 和 b，并将它们的 requires_grad 属性设置为 True，以便计算梯度。然后，使用这些张量构建了一个计算图，其中 y 是 x 和 w 的乘积加上 b。接下来，使用 y.backward() ...

x=torch.tensor(1.) w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw1

w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=torch.autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True...

xx = torch.tensor(input_features[start:end], dtype = torch.float, requires_grad = True)其中requires_grad = True是什么意思

requires_grad=True 的意思是告诉 PyTorch 记录 xx 的计算过程，以便在后面进行自动求导时使用。这样，如果 xx 参与了某个损失函数的计算，那么在反向传播时就可以自动计算出 xx 对损失函数的梯度了。如果不指定 ...

设置张量追踪梯度，必须使用？ A. tensor.requires_grad = True B. tensor.set_requires_grad(True) C. 初始化时设置 requires_grad=True D. B和C

他们提到了三个选项：tensor.requires_grad = True、tensor.set_requires_grad(True)和初始化时设置requires_grad=True。我需要仔细分析这些方法的正确性和区别。 首先，根据引用[1]中的示例，用户直接在创建张量时...

w = torch.tensor([1.], requires_grad=True) x = torch.tensor([2.], requires_grad=True) # 进行 4 次反向传播求导，每次最后都没有清零 for i in range(4): a = torch.add(w, x) b = torch.add(w, 1) y = torch.mul(a, b) y.backward() print(w.grad) 这里的结果是什么，给出详细计算过程

代码里定义了w和x两个张量，requires_grad=True，说明它们需要计算梯度。然后循环四次，每次计算a = w + x，b = w + 1，y = a * b，然后y.backward()，最后打印w的梯度。 首先，我应该回忆PyTorch的自动求导机制。...

def train(net, train_iter, loss, num_epochs, batch_size, params, lr, optimizer): for epoch in range(num_epochs): train_l_sum = 0.0 n = 0 for X, y in train_iter: y_hat = net(X, is_training=True) l = loss(y_hat, y).sum() # 反向传播 l.backward() # 手动实现参数更新（SGD） with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算环境 for param in params: param -= lr * param.grad / batch_size # 小批量梯度下降 param.grad.zero_() # 梯度清零 train_l_sum += l.item() n += y.shape[0] # 评估验证集准确率 test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net) print(f'epoch {epoch+1}, loss {train_l_sum/n:.4f}, test acc {test_acc:.3f}') mnist_train = torchvision.datasets.MNIST(root=‘E:/jupyter notebook work_place/Datasets/MNIST’, train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_test = torchvision.datasets.MNIST(root=‘E:/jupyter notebook work_place/Datasets/MNIST’, train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor()) train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_size, shuffle=True,num_workers=0) test_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_test, batch_size=batch_size, shuffle=False,num_workers=0) num_inputs,num_outputs,num_hiddens1,num_hiddens2 = 784,10,256,256 W1 = torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,size=(num_hiddens1,num_inputs)),dtype=torch.float,requires_grad=True) b1 = torch.zeros(num_hiddens1,requires_grad = True) W2 = torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,size=(num_hiddens2,num_hiddens1)),dtype=torch.float,requires_grad=True) b2 = torch.zeros(num_hiddens2,requires_grad = True) W3 = torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,size=(num_outputs,num_hiddens2)),dtype=torch.float,requires_grad=True) b3 = torch.zeros(num_outputs,requires_grad = True) params = [W1, b1, W2, b2, W3, b3] drop_prob1, drop_prob2 = 0.2, 0.5 def net2(X, is_training=True): X = X.view(-1, num_inputs) # -1 表示 batch size，PyTorch 会根据 num_inputs 和 Tensor X 的总元素数量，自动计算出 batch size H1 = (torch.matmul(X, W1.t()) + b1).relu() if is_training: # 如果是在训练则使用dropout H1 = dropout(H1, drop_prob1) H2 = (torch.matmul(H1, W2.t()) + b2).relu() if is_training: # 如果是在训练则使用dropout H2 = dropout(H2, drop_prob2) return torch.matmul(H2, W3.t()) + b3 def evaluate_accuracy(data_iter,net): acc_sum,n= 0.0,0 for X,y in data_iter: acc_sum += (net(X, is_training=False).argmax(dim=1)==y).float().sum().item() n +=y.shape[0] return acc_sum/n num_epochs, lr, batch_size = 5, 0.1, 128 loss = nn.CrossEntropyLoss() train(net2,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,batch_size,params,lr,None) 我的代码中少了train函数，请根据我现有的代码帮我编写一个 train函数，以手动实现dropo

2. 在反向传播和参数更新部分，用户使用了手动SGD，需要确保梯度计算和清零正确。当前的代码中，优化器参数可能未正确使用，因为用户传入的optimizer是None，但函数定义中有optimizer参数，可能需要调整。 3. 确保...

def train(net, train_iter, loss, num_epochs, batch_size, params, lr, optimizer): for epoch in range(num_epochs): train_l_sum = 0.0 n = 0 for X, y in train_iter: # 前向传播（启用dropout） y_hat = net(X, is_training=True) l = loss(y_hat, y).sum() # 反向传播 l.backward() # 手动实现参数更新（SGD） with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算环境 for param in params: param -= lr * param.grad / batch_size # 小批量梯度下降 param.grad.zero_() # 梯度清零 train_l_sum += l.item() n += y.shape[0] # 评估验证集准确率 test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net) print(f'epoch {epoch+1}, loss {train_l_sum/n:.4f}, test acc {test_acc:.3f}') mnist_train = torchvision.datasets.MNIST(root='E:/jupyter notebook work_place/Datasets/MNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_test = torchvision.datasets.MNIST(root='E:/jupyter notebook work_place/Datasets/MNIST', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor()) train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_size, shuffle=True,num_workers=0) test_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_test, batch_size=batch_size, shuffle=False,num_workers=0) num_inputs,num_outputs,num_hiddens1,num_hiddens2 = 784,10,256,256 W1 = torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,size=(num_hiddens1,num_inputs)),dtype=torch.float,requires_grad=True) b1 = torch.zeros(num_hiddens1,requires_grad = True) W2 = torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,size=(num_hiddens2,num_hiddens1)),dtype=torch.float,requires_grad=True) b2 = torch.zeros(num_hiddens2,requires_grad = True) W3 = torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,size=(num_outputs,num_hiddens2)),dtype=torch.float,requires_grad=True) b3 = torch.zeros(num_outputs,requires_grad = True) params = [W1, b1, W2, b2, W3, b3] drop_prob1, drop_prob2 = 0.2, 0.5 def net2(X, is_training=True): X = X.view(-1, num_inputs) # -1 表示 batch size，PyTorch 会根据 num_inputs 和 Tensor X 的总元素数量，自动计算出 batch size H1 = (torch.matmul(X, W1.t()) + b1).relu() if is_training: # 如果是在训练则使用dropout H1 = dropout(H1, drop_prob1) H2 = (torch.matmul(H1, W2.t()) + b2).relu() if is_training: # 如果是在训练则使用dropout H2 = dropout(H2, drop_prob2) return torch.matmul(H2, W3.t()) + b3 def evaluate_accuracy(data_iter,net): acc_sum,n= 0.0,0 for X,y in data_iter: acc_sum += (net(X, is_training=False).argmax(dim=1)==y).float().sum().item() n +=y.shape[0] return acc_sum/n num_epochs, lr, batch_size = 5, 0.1, 128 loss = nn.CrossEntropyLoss() train(net2,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,batch_size,params,lr,None) 我的代码中少了train函数，请根据我现有的代码帮我编写一个 train函数，以手动实现dropout

综上所述，用户需要调整train函数的参数列表，以正确接收test_iter，并在训练循环中使用它来计算测试准确率。同时，确保参数传递的顺序正确，避免类型错误。 现在，根据上述分析，正确的train函数应该如下： def ...

# 假设df_virus和labels已经定义 features = df_virus.iloc[:, :-2].values labels = df_virus['label'].values # Load your model (this is assuming you have saved your model in PyTorch format) validation_size = 0.15 performance_results = [] test_results = [] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device) for train_percentage in [0.05, 0.025, 0.015, 0.01,0.004]: print(f"\nTraining percentage: {train_percentage * 100}%") for repeat in range(10): print(f"\nRepetition: {repeat + 1}") X_temp, X_val, y_temp, y_val = train_test_split( features, labels, test_size=0.15, stratify=labels, random_state=42 + repeat ) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_temp, y_temp, train_size=train_percentage / 0.85, stratify=y_temp, random_state=42 + repeat ) print(f"Training set size: {len(X_train)}, Validation set size: {len(X_val)}, Test set size: {len(X_test)}") scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_val_scaled = scaler.transform(X_val) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) label_encoder = LabelEncoder() y_train_encoded = label_encoder.fit_transform(y_train) y_val_encoded = label_encoder.transform(y_val) y_test_encoded = label_encoder.transform(y_test) # Convert to PyTorch tensors X_train_tensor = torch.tensor(X_train_scaled, dtype=torch.float32).unsqueeze(1).to(device) X_val_tensor = torch.tensor(X_val_scaled, dtype=torch.float32).unsqueeze(1).to(device) X_test_tensor = torch.tensor(X_test_scaled, dtype=torch.float32).unsqueeze(1).to(device) y_train_tensor = torch.tensor(y_train_encoded, dtype=torch.long).to(device) y_val_tensor = torch.tensor(y_val_encoded, dtype=torch.long).to(device) y_test_tensor = torch.tensor(y_test_encoded, dtype=torch.long).to(device) train_dataset = TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor) val_dataset = TensorDataset(X_val_tensor, y_val_tensor) test_dataset = TensorDataset(X_test_tensor, y_test_tensor) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64) model = CNN1DModel() print("加载前 fc1 权重:", model.fc1.weight[:2, :2]) model.load_state_dict(torch.load(r"G:\VSCode\tl\pytorch_model_spet16.pth")) print("加载后 fc1 权重:", model.fc1.weight[:2, :2]) num_classes = len(np.unique(labels)) last_layer_name = 'fc3' num_ftrs = model._modules[last_layer_name].in_features model._modules[last_layer_name] = nn.Linear(num_ftrs, 6) # Freeze layers: Similar to TensorFlow, we'll freeze the CNN layers for param in model.parameters(): param.requires_grad = False for param in model.conv1.parameters(): param.requires_grad = True for param in model.bn1.parameters(): param.requires_grad = True for param in model.conv2.parameters(): param.requires_grad = True for param in model.bn2.parameters(): param.requires_grad = True for param in model.conv3.parameters(): param.requires_grad = True for param in model.bn3.parameters(): param.requires_grad = True for param in model.fc1.parameters(): param.requires_grad = True for param in model.fc2.parameters(): param.requires_grad = True for param in model.fc3.parameters(): param.requires_grad = True model = model.to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=3e-5) criterion = nn.CrossEntropyLoss() epochs = 600 # Early Stopping parameters patience = 7 # 连续多少个epoch验证集损失没有下降就停止训练 best_val_loss = float('inf') counter = 0 best_model_state = None # 用于保存最佳模型的参数 for epoch in tqdm(range(epochs)): model.train() running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for X_batch, y_batch in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(X_batch) loss = criterion(outputs, y_batch) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += y_batch.size(0) correct += (predicted == y_batch).sum().item() train_accuracy = correct / total train_loss = running_loss / len(train_loader) # Validation model.eval() val_loss = 0.0 correct_val = 0 total_val = 0 with torch.no_grad(): for X_val_batch, y_val_batch in val_loader: outputs = model(X_val_batch) loss = criterion(outputs, y_val_batch) val_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total_val += y_val_batch.size(0) correct_val += (predicted == y_val_batch).sum().item() val_accuracy = correct_val / total_val val_loss = val_loss / len(val_loader) performance_results.append({ 'train_percentage': train_percentage, 'repeat': repeat + 1, 'epoch': epoch + 1, 'train_accuracy': train_accuracy, 'val_accuracy': val_accuracy, 'train_loss': train_loss, 'val_loss': val_loss }) # Early Stopping check if val_loss < best_val_loss: best_val_loss = val_loss counter = 0 best_model_state = model.state_dict() # 保存最佳模型的参数 else: counter += 1 if counter >= patience: print(f"Early stopping at epoch {epoch + 1}") break # 加载最佳模型的参数 if best_model_state is not None: model.load_state_dict(best_model_state) # Test set evaluation model.eval() test_loss = 0.0 correct_test = 0 total_test = 0 all_preds = [] with torch.no_grad(): for X_test_batch, y_test_batch in test_loader: outputs = model(X_test_batch) loss = criterion(outputs, y_test_batch) test_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total_test += y_test_batch.size(0) correct_test += (predicted == y_test_batch).sum().item() all_preds.extend(predicted.cpu().numpy()) test_accuracy = correct_test / total_test cm = confusion_matrix(y_test_encoded, all_preds) f1 = f1_score(y_test_encoded, all_preds, average='weighted') precision = precision_score(y_test_encoded, all_preds, average='weighted') recall = recall_score(y_test_encoded, all_preds, average='weighted') test_results.append({ 'train_percentage': train_percentage, 'repeat': repeat + 1, 'test_loss': test_loss / len(test_loader), 'test_accuracy': test_accuracy, 'f1_score': f1, 'precision': precision, 'recall': recall, 'confusion_matrix': cm.tolist() }) # Convert to DataFrames performance_df_TL = pd.DataFrame(performance_results) test_results_df_TL = pd.DataFrame(test_results) 如何修改

用户提到在迁移学习中替换fc3层后未正确初始化权重，导致预训练模型的权重覆盖了新层，影响训练效果。现在用户希望修改这段代码，使其正确加载预训练模型并替换最后一层。 首先，我需要通读用户的代码，了解整个...

xx = torch.tensor(X[start:end], dtype=torch.float, requires_grad=True)

这行代码是使用 PyTorch ...这个张量 xx 的数据类型被指定为 torch.float，并且设置了 requires_grad 为 True，表示我们希望对这个张量进行梯度计算。梯度计算是用于反向传播算法的，可以用来优化模型的参数。

class K_a(nn.Module): def __init__(self,in_dim, **kwargs): super(K_a, self).__init__(**kwargs) self.r_sigma = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True) self.alpha = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, h, w = x.size() y = x.view(b*c,h,w) m = torch.unsqueeze(y, axis=1) n = torch.unsqueeze(y, axis=2) diff = m -n dist = torch.norm(diff, p=2, dim=1) k = torch.exp(-dist ** 2 * self.r_sigma) k = k.view(b, c, h, w) k = self.sigmoid(k) k = k * x return k 这段代码是要实现什么功能？并且每句代码的含义

5. self.alpha = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True)：定义可学习参数alpha，并将其初始化为1.0。但是这个alpha参数在代码中没有使用，可能是遗漏了。 6. self.sigmoid = nn.Sigmoid()...

self.beta = torch.tensor(0.0, requires_grad = True)

This line of code creates a scalar tensor with a value of 0.0 and sets the "requires_grad" attribute to True. This means that any computations involving this tensor will be tracked by PyTorch's ...

import numpy as np from torchsummary import summary import copy import torch import torch.nn as nn from scipy.io import loadmat from scipy.interpolate import griddata from scipy.constants import mu_0, epsilon_0, speed_of_light c = speed_of_light from tqdm import tqdm tensor = int(torch.randint(0,1,(1,1))) tensor N = 50000 N1 = 1000 device = ('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True np.random.seed(seed) setup_seed(123456) # 梯度函数 def gradients(u, x, order=1): if order == 1: return torch.autograd.grad(u, x, grad_outputs=torch.ones_like(u), create_graph=True, only_inputs=True,)[0] else: return gradients(gradients(u, x), x, order=order -1) class MyError(Exception): def __init__(self, message): self.message = message def interiorpoint(num_samples=N, dimensions=1, t=None): # 内部采样点 x = torch.rand(num_samples, dimensions) # x范围-1-1之间 y = torch.rand(num_samples, dimensions) # y范围0-1之间 if t == None: t = torch.rand(num_samples, dimensions)*3 # 时间分段内 else: t = torch.ones_like(y) return x.requires_grad_(True).to(device), y.requires_grad_(True).to(device), t.requires_grad_(True).to(device) def boundarypoint(num_samples=N1, x=None, y=None, t=None,dimensions=1): # 边界采样点 if x != None: y=torch.rand(num_samples, dimensions) x=x*torch.ones_like(y) elif y != None: x=torch.rand(num_samples, dimensions) y=y*torch.ones_like(x) else: raise MyError("无效的输入") if t != None: t = t*torch.ones_like(x) else: t = torch.rand(num_samples, dimensions)*3 return x.requires_grad_(True).to(device), y.requires_grad_(True).to(device), t.requires_grad_(True).to(device) x, y, t = interiorpoint(num_samples=N) x.shape torch.Size([50000, 1

interior_points = torch.rand(100, 2, requires_grad=True) # 可能需要梯度信息[^4] 2. **边界采样点生成** - 使用SciPy的数值计算库处理复杂边界条件（如Dirichlet/Neumann边界） - 示例代码： ...

self.x_u = torch.tensor(X_u[:, 0:1], requires_grad=True).float().to(device)

这行代码是将一个numpy数组X_u的第一列转化为PyTorch张量，同时将其...requires_grad=True表示需要计算张量的梯度，以便进行反向传播。float()表示将数据类型转化为浮点型，to(device)表示将张量放置在指定的设备上。

def dropout(X,drop_prob): X = X.float() # 检查丢弃概率是否在0-1之间 assert 0 <= drop_prob <= 1 keep_prob = 1- drop_prob # 这种情况下把全部元素都丢弃 if keep_prob ==0: return torch.zeros_like(X) # 生成mask矩阵（向量） mask = (torch.rand(X.shape) < keep_prob).float() # 这个 mask Tensor 用于随机地将输入 Tensor 中的一部分元素设置为 0 """ torch.rand(X.shape): 生成一个形状与 X 相同的，元素服从均匀分布 (0, 1) 的随机 Tensor. (torch.rand(X.shape) < keep_prob): 将随机 Tensor 中的每个元素与 keep_prob 进行比较，生成一个布尔类型的 Tensor。如果元素小于 keep_prob， 则对应位置的值为 True，否则为 False. .float(): 将布尔类型的 Tensor 转换为浮点数类型的 Tensor，其中 True 转换为 1.0，False 转换为 0.0 """ # 按照mask进行对X的交换,将输入 Tensor X 与 mask Tensor 相乘，实现 Dropout 操作 return mask * X / keep_prob mnist_train = torchvision.datasets.MNIST(root='E:/jupyter notebook work_place/Datasets/MNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_test = torchvision.datasets.MNIST(root='E:/jupyter notebook work_place/Datasets/MNIST', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor()) train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_size, shuffle=True,num_workers=0) test_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_test, batch_size=batch_size, shuffle=False,num_workers=0)num_inputs,num_outputs,num_hiddens1,num_hiddens2 = 784,10,256,256 W1 = torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,size=(num_hiddens1,num_inputs)),dtype=torch.float,requires_grad=True) b1 = torch.zeros(num_hiddens1,requires_grad = True) W2 = torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,size=(num_hiddens2,num_hiddens1)),dtype=torch.float,requires_grad=True) b2 = torch.zeros(num_hiddens2,requires_grad = True) W3 = torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,size=(num_outputs,num_hiddens2)),dtype=torch.float,requires_grad=True) b3 = torch.zeros(num_outputs,requires_grad = True) params = [W1, b1, W2, b2, W3, b3]drop_prob1, drop_prob2 = 0.2, 0.5 def net2(X, is_training=True): X = X.view(-1, num_inputs) # -1 表示 batch size，PyTorch 会根据 num_inputs 和 Tensor X 的总元素数量，自动计算出 batch size H1 = (torch.matmul(X, W1.t()) + b1).relu() if is_training: # 如果是在训练则使用dropout H1 = dropout(H1, drop_prob1) H2 = (torch.matmul(H1, W2.t()) + b2).relu() if is_training: # 如果是在训练则使用dropout H2 = dropout(H2, drop_prob2) return torch.matmul(H2, W3.t()) + b3def evaluate_accuracy(data_iter,net): acc_sum,n= 0.0,0 for X,y in data_iter: acc_sum += (net(X, is_training=False).argmax(dim=1)==y).float().sum().item() n +=y.shape[0] return acc_sum/nnum_epochs, lr, batch_size = 5, 0.1, 128 loss = torch.nn.CrossEntropyLoss() train(net2,train_iter,loss,num_epochs,batch_size,params,lr,None)我的代码中少了train函数，请根据我现有的代码帮我编写一个 train函数，以手动实现dropout

现在，根据这些步骤编写具体的代码，并确保语法正确，例如使用torch.no_grad()来更新参数，避免影响梯度计算。以下是完整的train函数实现，可以配合你的代码进行训练： python def train(net, train_iter, ...

class FixedSAGEConv(nn.Module): """修改后的SAGEConv，禁止自动梯度更新""" def __init__(self, in_feats, out_feats, aggregator_type='pool'): super().__init__() # 手动初始化权重矩阵 self.fc_neigh = nn.Parameter(torch.Tensor(in_feats, out_feats)) self.fc_self = nn.Parameter(torch.Tensor(in_feats, out_feats)) self.reset_parameters() # 冻结自动梯度计算 self.fc_neigh.requires_grad_(False) self.fc_self.requires_grad_(False) self.aggregator_type = aggregator_type def reset_parameters(self): nn.init.xavier_uniform_(self.fc_neigh) nn.init.xavier_uniform_(self.fc_self) def forward(self, graph, feat): with torch.no_grad(): # 禁止自动梯度 graph = graph.local_var() # 自定义聚合逻辑 if self.aggregator_type == 'pool': graph.ndata['h'] = feat graph.update_all( dgl.function.copy_u('h', 'm'), dgl.function.max('m', 'neigh') ) h_neigh = graph.ndata['neigh'] else: raise NotImplementedError # 手动计算线性变换 h_neigh = torch.matmul(h_neigh, self.fc_neigh) h_self = torch.matmul(feat, self.fc_self) return h_neigh + h_self class DynamicGraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_size, num_layers): super().__init__() self.layers = nn.ModuleList() # 使用修改后的FixedSAGEConv for i in range(num_layers): self.layers.append( FixedSAGEConv(in_feats if i==0 else hidden_size, hidden_size, aggregator_type='pool')) # 投影头参数保持自动梯度 self.projection = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) # 注册所有需要手动更新的参数 self.manual_params = [] for layer in self.layers: self.manual_params.extend([layer.fc_neigh, layer.fc_self]) def forward(self, g, features): h = features for layer in self.layers: subg = dgl.sampling.select_topk( g, k=3, weight='flow_weight', nodes=torch.arange(g.num_nodes()) ) h = torch.relu(layer(subg, h)) return h def compute_loss(self, h, original_graph): """带手动梯度计算的对比损失""" # 正负样本计算 pos_src, pos_dst = original_graph.edges() neg_dst = torch.randint(0, original_graph.num_nodes(), (pos_src.size(0),)) neg_src = pos_src.clone() # 开启手动参数的梯度计算 for param in self.manual_params: param.requires_grad_(True) # 投影计算 proj = self.projection(h) pos_score = torch.sum(proj[pos_src] * proj[pos_dst], dim=1) neg_score = torch.sum(proj[neg_src] * proj[neg_dst], dim=1) # 损失计算 pos_loss = F.logsigmoid(pos_score) neg_loss = F.logsigmoid(-neg_score) loss = -torch.mean(pos_loss + neg_loss) # 反向传播仅更新手动参数 loss.backward(retain_graph=True) # 手动参数更新（示例使用SGD） with torch.no_grad(): for param in self.manual_params: if param.grad is not None: param -= 0.001 * param.grad # 自定义学习率 param.grad.zero_() # 冻结手动参数梯度 for param in self.manual_params: param.requires_grad_(False) return loss.detach()> 122 loss.backward() 报错element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

1. **梯度计算链保护**：原始代码在forward()中使用torch.no_grad()，完全阻断了计算图的构建，即使参数设置了requires_grad=True，也无法进行反向传播 2. **动态梯度控制**：通过requires_grad_()方法，在...

self.k = nn.Parameter(torch.tensor(0).to(torch.float32),requires_grad=True)

requires_grad参数指示是否计算梯度用于参数更新。 在这个例子中，你创建了一个名为k的可训练参数。torch.tensor(0)创建了一个值为0的张量，并使用to方法将其转换为torch.float32类型。requires_grad=True指示计算k...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义数据 x1 = torch.tensor([0, 2.8, 5.6, 8.4, 11.2, 14, 16.8], dtype=torch.float32) x2 = torch.tensor([0, 20, 387, 680, 783, 850, 1120], dtype=torch.float32) y = torch.tensor([0, 87.94, 2447.78, 5253, 6625.75, 7868.45, 12012], dtype=torch.float32) # 定义模型 class LinearRegression(nn.Module): def __init__(self): super(LinearRegression, self).__init__() self.linear = nn.Linear(2, 1) # 输入特征维度为2，输出特征维度为1 def forward(self, x): out = self.linear(x) return out model = LinearRegression() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 num_epochs = 1000 for epoch in range(num_epochs): inputs = torch.stack([x1, x2], dim=1) # 将两个自变量堆叠在一起 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs.squeeze(), y) # 计算损失 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) # 打印模型参数 print("模型参数:") for name, param in model.named_parameters(): if param.requires_grad: print(name, param.data) # 使用模型进行预测 test_input = torch.tensor([[6, 12]], dtype=torch.float32) predicted = model(test_input) print("预测结果:", predicted.item())

你根据自己的数据设置了x1、x2和y的值，并定义了一个继承自nn.Module的线性回归模型。你还使用了均方误差损失函数和随机梯度下降优化器进行训练，并打印了训练过程中的损失值。最后，你使用训练好的模型进行了预测并...

解释此代码import torch import random def data_iter(batch_size,features,labels): num_examples = len(features) indices = list(range(num_examples)) random.shuffle(indices) for i in range(0,num_examples,batch_size): batch_indices = torch.tensor(indices[i:min(i+batch_size,num_examples)]) yield features[batch_indices],labels[batch_indices] w = torch.normal(0,0.01,size=(p,1),requires_grad=True) b = torch.zeros(1,requires_grad=True) for epoch in range(num_epochs): for X,y in data_iter(batch_size,features,labels): y_hat = X @ w + b loss = ((y_hat-y)**2/2).mean() loss.backward() for param in [w,b]: param -= learning_rate * param.grad param.grad.zero_()

3. 定义模型参数：使用torch.normal函数初始化了参数w和b。w是一个服从均值为0，标准差为0.01的正态分布的随机张量，形状为(p, 1)，其中p是特征的数量。b是一个形状为(1,)的零张量。requires_grad=True表示需要计算...

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