out_chan_list = [512, 512] x = tf.reshape(x, [s[0], -1]) x = tf.concat([x, hand_side], 1) for i, out_chan in enumerate(out_chan_list): x = ops.fully_connected_relu(x, 'fc_rel%d' % i, out_chan=out_chan, trainable=train) x = ops.dropout(x, 0.8, evaluation) coord_xyz_rel = ops.fully_connected(x, 'fc_xyz', out_chan=self.num_kp*3, trainable=train)注释
时间: 2024-04-28 21:20:29 浏览: 22
这段代码是一个神经网络的前向传播过程,用于将输入数据转换为输出坐标。输入参数 `x` 是一个向量,首先使用 `tf.reshape` 函数将其转换为二维矩阵,其中第一维为原始输入数据的数量,第二维为输入数据的维度。然后,将手的位置信息 `hand_side` 拼接到 `x` 后面,生成一个新的输入矩阵。
接下来,使用一个循环遍历 `out_chan_list` 列表中的每个元素,将输入数据通过一个全连接层并使用 ReLU 激活函数进行处理,再通过一个 dropout 层进行正则化。最终,将处理后的数据通过另一个全连接层得到输出坐标 `coord_xyz_rel`,其中 `out_chan` 参数指定了输出层的维度,即关键点数量乘以每个关键点的坐标数(3)。
需要注意的是,这段代码并没有包含损失函数和反向传播过程,只是对前向传播过程进行了定义。
相关问题
程序提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape',优化程序data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)
这个错误通常是因为变量为 None 导致的。你可以添加一些条件语句来检查数据是否为 None。例如,你可以添加以下代码来检查 X, Y, 和 Z 是否为 None:
```
if self.X is None or self.Y is None or self.Z is None:
# 处理 X, Y, 和 Z 为空的情况
else:
data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)
data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)
data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)
```
如果数据不为空,那么你可以继续执行 reshape 操作。这应该可以解决你的问题。
x = X[0].reshape(-1,1)
这是一个将一维数组 X 的第一个元素变成一个列向量的操作,通常用于一些机器学习的算法中。其中,reshape 函数的第一个参数 -1 表示让函数自动计算数组的维度,以满足函数中给出的其他参数。在本例中,reshape 函数的第二个参数 1 表示将数组 X 的第一个元素变成列向量中的一列。
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