z = z.view((-1, 1024, int(self.img_size[0] / 2 ** 4), int(self.img_size[1] / 2 ** 4)))什么意思
时间: 2024-05-24 10:15:43 浏览: 16
这行代码是将一个张量 `z` 转换为一个四维张量,其形状为 `(batch_size, 1024, height, width)`,其中 `batch_size` 表示输入的样本数,`1024` 表示特征通道数,`height` 和 `width` 分别表示输入图片的高度和宽度。具体来说,这个操作将 `z` 张量的第一个维度进行了改变,将原来的 `batch_size * 1024 * self.img_size[0] * self.img_size[1]` 转换为 `(batch_size, 1024, int(self.img_size[0] / 2 ** 4), int(self.img_size[1] / 2 ** 4))`,这里除以了 `2 ** 4` 是因为在这之前的卷积和池化操作中,每经过一次池化操作,图片的大小会减小一半,这里将图片的大小下采样了四次。
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class Generator(nn.Module): #生成器类-造假者 def __init__(self, latent_dim, img_shape): # 继承父类特性 super(Generator, self).__init__() self.img_shape = img_shape # def block(in_feat, out_feat, normalize=True): layers = [nn.Linear(in_feat, out_feat)] if normalize: layers.append(nn.BatchNorm1d(out_feat, 0.8)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) return layers # self.model = nn.Sequential( *block(latent_dim, 128, normalize=False), *block(128, 256), *block(256, 512), *block(512, 1024), nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))), nn.Tanh() ) # def forward(self, z): img = self.model(z) img = img.view(img.size(0), self.img_shape[0], self.img_shape[1], self.img_shape[2]) return img
class Generator(nn.Module)是一个Python类,它继承自nn.Module类。它通常用于定义神经网络中的生成器模型,用于生成具有特定特征的样本,例如生成图片、文本等等。该类通常包括一些层,如线性层、卷积层、批量归一化层等等,用于定义生成器模型的结构和参数。当数据通过该生成器模型进行前向传播时,将生成一个新的样本,该样本表示生成器所学习到的特定特征。
super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True
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parser_car_det = argparse.ArgumentParser() 表示定义了一个解析器,用来解析输入的参数。