for patch in patches[1].patches:patch.set_hatch('/')
时间: 2024-04-22 08:24:52 浏览: 22
根据你的代码 `for patch in patches[1].patches: patch.set_hatch('/')`,你正在遍历 `patches[1].patches` 列表中的每个元素,并为每个元素设置了斜线图案(hatch)为 `/`。
在这段代码中,`patches[1]` 是 `patches` 列表中的第二个元素。对于每个元素,你使用 `patch.set_hatch('/')` 方法将其 hatch 属性设置为 `/`。通过设置 hatch 属性,你可以为直方图中的每个条形添加不同的图案,以增加可视化效果。
需要注意的是,这段代码假设 `patches[1]` 是一个包含直方图条形的容器对象,其中的 `patches` 列表包含了每个条形的相关信息。通过遍历 `patches[1].patches` 列表,你可以访问每个条形,并对它们进行定制。
请注意,这段代码片段是在之前的代码基础上执行的,因此需要确保之前的代码已经执行并生成了 `patches` 列表。另外,也要确保在使用之前正确导入了相关的库和模块。
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self.patch_embed = PatchEmbed3D(patch_size=patch_size, in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dim, norm_layer=norm_layer if self.patch_norm else None) # num_patches = self.patch_embed.num_patches patches_resolution = self.patch_embed.patches_resolution self.patches_resolution = patches_resolution self.num_Ttokens = num_frames // patch_size[0]
这段代码是一个类的初始化函数,它包含了以下几个步骤:
1. 初始化一个三维的 Patch Embedding 层,这一层会将输入的视频序列分割成一个个小的 patch,并将每个 patch 转换成一个低维度的向量表示,方便后续的处理。
2. 计算 patch 的数量和分辨率,这些信息会在后续的处理中用到。
3. 计算 T 轴上 patch 的数量,这个数量等于视频序列的长度除以 patch_size[0],其中 patch_size[0] 表示每个 patch 在 T 轴上的长度。这个数量会在 Transformer 中用到,用于计算 Attention Mask。
import torch.nn as nnclass ViT(nn.Module): def __init__(self, img_size, patch_size, num_classes, dim): super().__init__() self.patch_size = patch_size num_patches = (img_size // patch_size) ** 2 patch_dim = 3 * patch_size ** 2 # 输入的通道数,3表示RGB通道 self.class_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.patch_embed = nn.Linear(patch_dim, dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=8) self.linear = nn.Linear(dim, num_classes) def forward(self, x): batch_size, _, _, _ = x.shape patches = x.unfold(2, self.patch_size, self.patch_size).unfold(3, self.patch_size, self.patch_size) patches = patches.flatten(2).transpose(1, 2) patch_embed = self.patch_embed(patches) pos_embed = self.pos_embed[:, :(patches.size(1) + 1)] cls_tokens = self.cls_token.expand(batch_size, -1, -1) x = torch.cat([cls_tokens, patch_embed], dim=1) x += pos_embed x = self.transformer(x) x = x.mean(dim=1) x = self.linear(x) return x
这段代码是用来定义一个名为ViT的类,其继承自nn.Module。其有四个参数,包括图像尺寸img_size、每个patch的尺寸patch_size、类别数目num_classes和维度dim。在初始化时,代码调用了父类的构造函数,并且将patch_size保存在self.patch_size中。由于图像被切成了多个patch,因此需要计算patch的数目num_patches,以及每个patch的维度patch_dim。