torch.flatten(x, start_dim=1)

时间: 2024-06-05 14:09:33 浏览: 99
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torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

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torch.flatten(x, start_dim=1)函数将输入张量x展平成一维张量。start_dim参数指定从哪个维度开始展平。例如，如果start_dim=1，则从第二个维度开始展平（第一个维度保持不变）。如果start_dim=0，则从第一个维度开始展平。如果start_dim=-1，则从最后一个维度开始展平。展平后的大小为原始张量所有维度大小的乘积。
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def flatten_pred(pred): return torch.flatten(pred.permute(0, 2, 3, 1), start_dim=1)

- torch.flatten(..., start_dim=1)：使用 flatten 函数将重新排列后的张量展平为一维张量。start_dim=1 表示从第1维度开始展平，即不包括批次大小。 这样，函数返回的张量将是一个展平后的一维数组，适用于...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 初始化模型和优化...

模型部分pytorch代码如下：model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 8 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) 这是一个8分类的表情数据集，帮我用pytorch实现混淆矩阵可视化

pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) preds += pred.cpu().numpy().tolist() targets += target.cpu().numpy().tolist() return np.array(preds).flatten(), np.array(targets).flatten() # 加载数据集...

为基于cnn实现书法字体风格识别的python代码设计编写pyqt的gui界面，该程序包含以下几个模块（class MainWindow(QMainWindow)，def load_model(self)，def open_image(self)，def preprocess_images(self, image_paths)，def predict_images(self)，def display_images(self, image_paths)，def classify_image(self)）要求按一次“选择图片”按钮可以直接输入五张图片，并且按一次识别图片按钮之后一次性输出五个结果：class LeNet5(nn.Module): def init(self, num_class=10): super(LeNet5, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 8, 5) self.pool1 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv2 = nn.Conv2d(8, 16, 5) self.pool2 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, 5) self.relu = nn.ReLU() self.fc1 = nn.Linear(28800, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, num_class) # 实现LeNet5模型的前向传播过程。输入通过卷积层、激活函数和池化层进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。 def forward(self, x): # x: torch.Size([32, 3, 150, 150]) x = self.conv1(x) # torch.Size([32, 8, 146, 146]) x = self.relu(x) x = self.pool1(x) # torch.Size([32, 8, 73, 73]) x = self.conv2(x) # torch.Size([32, 16, 69, 69]) x = self.relu(x) x = self.pool2(x) # torch.Size([32, 16, 34, 34]) x = self.conv3(x) # torch.Size([32, 32, 30, 30]) x = self.relu(x) x = x.flatten(start_dim=1) # torch.Size([32, 28800]) x = self.fc1(x) # torch.Size([32, 2024]) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) # torch.Size([32, 4]) return x

x = x.flatten(start_dim=1) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.title = '书法字体风格识别' ...

import torch import torch.nn as nn class TimeSeriesCNN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(TimeSeriesCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(input_dim, hidden_dim, kernel_size=3) self.conv2 = nn.Conv1d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size=3) self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2) self.relu = nn.ReLU() self.fc1 = nn.Linear(hidden_dim * 4, hidden_dim) self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = torch.flatten(x, start_dim=1) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # 定义输入数据和标签 input_dim = 1 # 输入维度（时间序列的特征数） hidden_dim = 16 # 隐藏层维度 output_dim = 1 # 输出维度（预测的目标） seq_length = 10 # 时间序列的长度 # 创建模型实例 model = TimeSeriesCNN(input_dim, hidden_dim, output_dim) # 创建输入数据（batch_size=1） input_data = torch.randn(1, input_dim, seq_length) # 运行模型进行预测 output = model(input_data) # 打印预测结果 print(output)

如果条件1和条件2都需要满足才能执行一段代码，可以使用逻辑运算符&&，将两个条件连接起来，如下所示： if (条件1 && 条件2) { // 执行代码 } 这段代码会在条件1和条件2都满足时执行。注意，&&表示...

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout...

def flatten_pred(pred): return torch.flatten(pred.permute(0, 2, 3, 1), start_dim=1)这个0是怎么回事

在函数 flatten_pred 中，pred.permute(0, 2, 3, 1) 中的 0 表示维度的索引。这里的 0 表示第一个维度，也就是批次大小（batch size）的维度。 通过 permute 函数，我们可以重新排列张量的维度顺序。在这...

class MapCNN(nn.Module): def __init__(self, cfg): super().__init__() self.convs = nn.ModuleList() map_channels = cfg.get('map_channels', 3) patch_size = cfg.get('patch_size', [100, 100]) hdim = cfg.get('hdim', [32, 32]) kernels = cfg.get('kernels', [3, 3]) strides = cfg.get('strides', [3, 3]) self.out_dim = out_dim = cfg.get('out_dim', 32) self.input_size = input_size = (map_channels, patch_size[0], patch_size[1]) x_dummy = torch.randn(input_size).unsqueeze(0) for i, _ in enumerate(hdim): self.convs.append(nn.Conv2d(map_channels if i == 0 else hdim[i-1], hdim[i], kernels[i], stride=strides[i])) x_dummy = self.convs[i](x_dummy) self.fc = nn.Linear(x_dummy.numel(), out_dim) def forward(self, x): for conv in self.convs: x = F.leaky_relu(conv(x), 0.2) x = torch.flatten(x, start_dim=1) x = self.fc(x) return x

这是一个PyTorch神经网络模型类，命名为MapCNN。在初始化函数__init__中，通过...在前向传播函数forward中，依次通过每一个卷积层处理输入数据x，并使用F.leaky_relu实现激活函数。最后通过全连接层计算最终的输出。

class MotionEncoder_STGCN(nn.Module): def __init__(self): super(MotionEncoder_STGCN, self).__init__() self.graph_args = {} self.st_gcn = ST_GCN(in_channels=2, out_channels=32, graph_args=self.graph_args, edge_importance_weighting=True, mode='M2S') self.fc = nn.Sequential(nn.Conv1d(32 * 13, 64, kernel_size=1), nn.BatchNorm1d(64)) def forward(self, input): input = input.transpose(1, 2) input = input.transpose(1, 3) input = input.unsqueeze(4) output = self.st_gcn(input) output = output.transpose(1, 2) output = torch.flatten(output, start_dim=2) output = self.fc(output.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) return output def features(self, input): input = input.transpose(1, 2) input = input.transpose(1, 3) input = input.unsqueeze(4) output = self.st_gcn(input) output = output.transpose(1, 2) output = torch.flatten(output, start_dim=2) output = self.fc(output.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) features = self.st_gcn.extract_feature(input) features.append(output.transpose(1, 2)) return features

这是一个 Python 代码段，用于定义一个名为 MotionEncoder_STGCN 的类，该类包含一个前向传递函数和一个特征提取函数。它使用 ST_GCN 模型对输入进行处理，并使用卷积神经网络对输出进行处理。我可以回答这个问题。

coords_h = torch.arange(self.window_size[0]) coords_w = torch.arange(self.window_size[1]) coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w])) # 2, Wh, Ww coords_flatten = torch.flatten(coords, 1) # 2, Wh*Ww relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :] # 2, Wh*Ww, Wh*Ww relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() # Wh*Ww, Wh*Ww, 2 relative_coords[:, :, 0] += self.window_size[0] - 1 # shift to start from 0 relative_coords[:, :, 1] += self.window_size[1] - 1 relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.window_size[1] - 1 relative_position_index = relative_coords.sum(-1) # Wh*Ww, Wh*Ww self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index) self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)

- coords_flatten 将二维坐标网格展平成一维坐标。 - relative_coords 计算了每个位置与其他位置之间的相对坐标。 - relative_position_index 是一个矩阵，表示每个位置与其他位置之间的相对位置索引。 - ...

torch.flatten传参

1. 对于输入张量shape为(100, 1, 28, 28)，使用torch.flatten(start_dim=1, end_dim=3)将第二维到第四维展平： python import torch input_tensor = torch.randn(100, 1, 28, 28) output_tensor = torch.flatten...

torch.flatten()

然后，我们通过调用 torch.flatten(x) 将多维张量 x 展平为一维张量 flatten_x。最后，我们打印输出结果。 torch.flatten() 的默认行为是按行展平多维张量。也就是说，它会按照从左到右、从上到下的顺序将...

torch.flatten的参数设置

torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1) 其中，input是要被压平的张量； start_dim是指定从哪一维开始压平，默认值是0，即从第一个维度开始； end_dim是指定压平的终止维度，默认值是-1，即压平到最后一...

如何通过torch.flatten，将(197, 3, 1)降维成（197，）

其中，torch.flatten()函数可以将任意形状的张量降维成一维张量，其参数start_dim指定了从哪一维开始展开，end_dim指定了展开到哪一维结束。若不指定任何参数，则默认展开所有维度。在本例中，由于只有最后一...

torch.linspace() 多维

result = torch.stack(grid, dim=1) print(result) 输出结果为： tensor([[1.0000, 1.0000], [2.3333, 1.0000], [3.6667, 1.0000], [5.0000, 1.0000], [1.0000, 2.3333], [2.3333, 2.3333], [3.6667...

flatten pytorch

flattened_tensor = torch.flatten(input_tensor, start_dim=1) # Print the shape of the flattened tensor print(flattened_tensor.shape) Both methods achieve the same result of flattening the tensor....

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