torch.expand_as的用法

`torch.expand_as(input, other)`的作用是将`input`张量沿着维度扩展为和`other`张量形状相同的张量。具体来说，将`input`张量的形状扩展为`other`张量的形状，扩展时将`input`张量的形状从末尾开始逐一比较，如果`input`张量的该维度的大小为1，则将该维度的大小扩展为`other`张量该维度的大小，否则不做任何变化。

示例代码如下：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 将 x 扩展为和 y 相同的形状
z = x.expand_as(y)

print(x.shape)  # torch.Size([2, 2])
print(y.shape)  # torch.Size([2, 2])
print(z.shape)  # torch.Size([2, 2])

print(z)
# tensor([[1, 2],
#         [3, 4]])

在上面的示例代码中，`x`和`y`都是形状为`(2, 2)`的张量，`x`张量被扩展为和`y`张量相同的形状，得到的结果是`z`张量，也是形状为`(2, 2)`的张量，其值与`x`张量相同。

相关问题

alpha = torch.rand( batch['img_frontal'].shape[0] , 1 , 1 , 1 ).expand_as(batch['img_frontal']).pin_memory().cuda(async = True)代码出错

该代码可能会出现以下错误：

1. 如果该代码在使用CPU上运行，则会出现以下错误：

AttributeError: 'torch.FloatTensor' object has no attribute 'pin_memory'

这是因为`pin_memory()`方法是用于将Tensor放置在GPU上的方法，而在CPU上没有这个方法。

2. 如果该代码在使用GPU上运行，则会出现以下错误：

RuntimeError: CUDA error: out of memory

这是由于显存不足导致的。在此情况下，可以尝试减少批量大小或使用更小的模型来减少显存的使用。

def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )

这段代码定义了一个自定义数据集类（可能是用于图像分割任务），其中包含了getitem方法用于获取数据。

在getitem方法中，根据数据集的split属性判断是训练集还是验证集。如果是训练集，首先获取对应索引的可见光图像路径（vis_path）、红外图像路径（ir_path）和标签路径（label_path）。然后，使用PIL库的Image.open函数读取可见光图像和标签图像，并使用cv2.imread函数读取红外图像（以灰度图像形式）。接下来，对可见光图像和红外图像进行预处理：将可见光图像转为numpy数组，并将通道维度转置为(2, 0, 1)，然后除以255.0进行归一化；将红外图像转为numpy数组，并除以255.0进行归一化，再使用np.expand_dims函数在通道维度上添加一个维度。最后，将标签图像转为numpy数组，并将数据类型设置为int64。

如果是验证集，只获取可见光图像路径（vis_path）和红外图像路径（ir_path），并进行和训练集相同的预处理操作。

最后，根据数据集的split属性，返回不同的数据组合。如果是训练集，返回可见光图像、红外图像、标签图像和名称；如果是验证集，返回可见光图像、红外图像和名称。

这个数据集类用于加载图像数据，并返回用于训练或验证的数据组合。