torch.square函数

时间: 2024-05-17 14:13:22 浏览: 226
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平方函数

torch.square函数是PyTorch中的一个函数，用于计算输入张量的每个元素的平方。它的输入可以是一个张量、一个数组或一个标量。它返回一个与输入张量形状相同的张量，其中每个元素都是输入张量相应元素的平方。 例如，如果输入张量为x，则torch.square(x)将返回一个张量y，其中y[i][j] = x[i][j] * x[i][j]。
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self.psnrs += torch.mean(10 * torch.log10(1 / (torch.mean(torch.square(hr_image - sr_image), (1, 2, 3))))) RuntimeError: The size of tensor a (138) must match the size of tensor b (135) at non-singleton dimension 3

在计算 torch.mean(torch.square(hr_image - sr_image), (1, 2, 3)) 时，张量 hr_image 和 sr_image 的维度在某个维度上不匹配。 要解决这个问题，你可以检查 hr_image 和 sr_image 张量的形状，确保它们...

File C:\Data\Wilnanet\MultiWienerNet-main\MultiWienerNet-main\pytorch\models\wiener_model.py:106, in WienerDeconvolution3D.forward(self, y) 103 H_sum = torch.fft.fft2(self.psfs) 105 #print(H_sum.shape, Y.shape, self.Ks.shape) --> 106 X=(torch.conj(H_sum)Y) / (torch.square(torch.abs(H_sum))+100self.Ks)#, dtype=tf.complex64) 108 x=torch.real((torch.fft.ifftshift(torch.fft.ifft2(X), dim=(-2, -1)))) 111 return x RuntimeError: The size of tensor a (640) must match the size of tensor b (480) at non-singleton dimension 4

你需要检查 WienerDeconvolution3D.forward() 函数中的代码，特别是第 106 行，确保张量的大小匹配。你可以使用 PyTorch 中的 .size() 方法检查张量的大小。如果需要，你可以使用 .unsqueeze() 或 .squeeze() 方法来...

points = torch.nn.functional.gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'gaussian_filter'这是什么错误

这个错误提示意味着在 torch.nn.functional 模块中没有名为 gaussian_filter 的属性或函数。这个函数可能是非官方的自定义函数，也可能是过时的函数。如果您想使用高斯滤波，请使用 torchvision.transforms....

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3. 定义优化器，可以使用torch.optim.rmsprop()函数创建RMSProp优化器，传入模型参数和学习率等超参数。 4. 在每个训练迭代中，通过optimizer.zero_grad()清除之前的梯度信息。 5. 计算模型的前向传播结果，并根据...

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可以使用tf.gradients()函数来实现类似于torch.tensor.grad()的功能，例如： import tensorflow as tf # 定义一个计算图 x = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0]) y = tf.reduce_sum(tf.square(x)) grads = tf.gradients...

def init_weights(self): initrange = 0.1 self.decoder.bias.data.zero_() self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) def forward(self,src): src = src.unsqueeze(2) if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src): device = src.device mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device) self.src_mask = mask src = self.pos_encoder(src) #print('##src',src.shape,self.src_mask.shape) output_1 = self.transformer_encoder(src) #, self.src_mask) output = output_1[0, :, :] output=torch.sum(output,dim=0) # output = self.decoder(output_1[-1]).squeeze(1) return output def _generate_square_subsequent_mask(self, sz): mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) return mask

这段代码看起来是一个基于Transformer的模型，主要包括了初始化权重和前向传播两个函数。在初始化权重的函数中，将decoder的bias设为0，权重采用均匀分布初始化。在前向传播的函数中，首先将输入的src张量增加一个...

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=config.learning_rate) 除了AdamW还有什么优化器

它结合了Adaptive Gradient Algorithm (AdaGrad)和Root Mean Square Propagation (RMSProp)的优点，能够更好地处理稀疏梯度和非平稳目标函数。 2. SGD: SGD是传统的梯度下降算法，它通过计算损失函数对模型参数的...

import open3d as o3d import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 读取点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\neuvsnap_0418_154523.pcd") def gaussian_filter(input, kernel_size=3, sigma=0.5): # Create a 1D Gaussian kernel kernel = np.exp(-np.square(np.arange(-kernel_size // 2 + 1, kernel_size // 2 + 1)) / (2 * np.square(sigma))) kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # Normalize the kernel kernel = kernel / kernel.sum() # Apply the filter using conv2d padding = kernel_size // 2 filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) return filtered.squeeze(0) # 将点云转换为 PyTorch 张量 points = np.asarray(pcd.points) points = torch.from_numpy(points).float() # 使用简单的高斯滤波器进行去噪 points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) # 将点云转换回 numpy 数组并可视化 points_np = points.numpy() pcd_processed = o3d.geometry.PointCloud() pcd_processed.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_np) o3d.visualization.draw_geometries([pcd_processed]) # 计算点云体积并打印结果 volume = 0 for i in range(points_np.shape[0]): volume += points_np[i, 0] * points_np[i, 1] * points_np[i, 2] print("Volume:", volume) # 将点云和体积测量结果导出 o3d.io.write_point_cloud("example_processed.pcd", pcd_processed) with open("volume.txt", "w") as f: f.write(str(volume))运行后报错Traceback (most recent call last): File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 30, in <module> points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 21, in gaussian_filter filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) RuntimeError: expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got stride=[1, 1]

这个错误是因为在使用 F.conv2d() 函数时，输入张量的维度不符合要求。在函数中，参数 stride 需要输入一个整数或者长度为 1 的列表，但是你的输入中 stride=[1, 1]，这就导致了错误。 你可以将 F.conv2d()...
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This code block seems to be evaluating a trained PyTorch model on a test set and calculating the Root Mean Squared Error (RMSE) of the model's predictions. The with torch.no_grad() statement is used to turn off the gradient calculation during testing, since we do not need to backpropagate the error. This can save memory and speed up evaluation. Next, the user IDs, item IDs, and corresponding ratings are extracted from the test set and converted to PyTorch tensors using the LongTensor and FloatTensor functions. The model object is then called with the user and item tensors as inputs to get the predicted ratings. The criterion function calculates the loss between the predicted ratings and actual ratings, and the RMSE is computed by taking the square root of the loss. Finally, the RMSE value is printed using string formatting to display only 3 decimal places.翻译

使用 with torch.no_grad() 语句可以在测试期间关闭梯度计算，因为我们不需要反向传播误差。这可以节省内存并加快评估速度。接下来，从测试集中提取用户 ID、物品 ID 和相应的评分，并使用 LongTensor 和 ...

class GraspDatasetBase(torch.utils.data.Dataset): """ An abstract dataset for training GG-CNNs in a common format. """ def __init__(self, output_size=300, include_depth=True, include_rgb=False, random_rotate=False, random_zoom=False, input_only=False): """ :param output_size: Image output size in pixels (square) :param include_depth: Whether depth image is included :param include_rgb: Whether RGB image is included :param random_rotate: Whether random rotations are applied :param random_zoom: Whether random zooms are applied :param input_only: Whether to return only the network input (no labels) """ self.output_size = output_size self.random_rotate = random_rotate self.random_zoom = random_zoom self.input_only = input_only self.include_depth = include_depth self.include_rgb = include_rgb self.grasp_files = [] if include_depth is False and include_rgb is False: raise ValueError('At least one of Depth or RGB must be specified.')

该类的构造函数包含了多个参数，例如输出图像的大小、是否包括深度图像、是否包括 RGB 图像、是否进行随机旋转、是否进行随机缩放以及是否仅返回网络输入等。在该类中，还定义了一个变量 grasp_files 用于存储夹爪...

import tensorflow as tfdef cross_entropy_loss(y_true, y_pred): # 计算交叉熵损失 cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_pred) return tf.reduce_mean(cross_entropy)def boundary_loss(y_true, y_pred): # 计算边界损失 boundary_filter = tf.constant([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]], dtype=tf.float32) y_true_boundary = tf.nn.conv2d(y_true, boundary_filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') y_pred_boundary = tf.nn.conv2d(y_pred, boundary_filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') boundary_loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true_boundary - y_pred_boundary)) return boundary_lossdef total_loss(y_true, y_pred): # 总损失函数 = 交叉熵损失 + 边界损失 return cross_entropy_loss(y_true, y_pred) + 0.5 * boundary_loss(y_true, y_pred)# 构建模型model = ...# 编译模型model.compile(optimizer='adam', loss=total_loss, metrics=['accuracy'])

# 总损失函数 = 交叉熵损失 + 边界损失 return cross_entropy_loss(y_true, y_pred) + 0.5 * boundary_loss(y_true, y_pred) # 构建模型 class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__...

torch 多维度mse

在 PyTorch 中，可以使用 torch.mean 函数结合 torch.square 函数来计算多维度的均方误差（Mean Squared Error, MSE）。以下是一个示例： python import torch # 创建两个多维度的张量 x = torch.tensor([...

torch 非线性回归

y_data = np.square(x_data) + noise x_train = torch.from_numpy(x_data).float() y_train = torch.from_numpy(y_data).float() # 定义模型 class NonlinearRegressionModel(torch.nn.Module): def __init__...

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