batch size,patch size和patch_n之间的关系

时间: 2024-04-19 14:02:29 浏览: 250
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Image-Patch-Reader:使用多线程多进程实时读取具有给定图像文件夹路径的图像补丁

Batch size、Patch size和Patch_n之间并没有直接的固定关系，它们是在不同的上下文中使用的概念。 1. Batch size（批大小）：Batch size指的是在模型训练过程中每一次迭代时使用的样本数量。它是用于控制模型在每次迭代时处理的样本数量的参数。通常情况下，较大的Batch size可以加快训练速度，但可能会占用更多的内存。较小的Batch size可以提供更好的模型收敛效果，但训练速度会变慢。选择合适的Batch size需要考虑模型复杂度、硬件资源以及内存限制等因素。 2. Patch size（补丁大小）：Patch size是指图像或数据集中的一个矩形区域的尺寸。在计算机视觉领域中，图像通常被分割成若干个小块（称为补丁）进行处理。这样做可以减少计算量，并且在训练过程中可以更好地捕捉局部特征。补丁大小通常由用户指定，具体取决于任务的要求和图像的大小。 3. Patch_n：Patch_n是指在图像或数据集中使用的补丁数量。当将图像分割成多个补丁时，可以根据需要选择使用的补丁数量。较多的补丁数量可以提供更多的局部信息，但也会增加计算量和内存消耗。较少的补丁数量可以减少计算负担，但可能会丢失一些细节。选择合适的补丁数量需要根据具体任务和计算资源进行权衡。 综上所述，这三个概念在不同的方面和阶段都有其独立的含义和用途，并没有固定的直接关系。在实际应用中，根据具体任务和需求，我们可以根据模型架构、数据集特点和计算资源等因素来选择合适的Batch size、Patch size和Patch_n。
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Petro_AI：石油AI

4_FOR_INTER_IL5880-5900.segy --patch_size 64 64 --stride 64 64 --scales 0.5 --trace_lim 2000 --batch_size 32 base arguments: -h, --help show this help message and exit --data_dir DATA_DIR filenames of...

batch size,patch size和patch_n

在机器学习中，Batch size、Patch size和Patch_n是与数据处理和模型训练相关的概念。 1. Batch size（批大小）：Batch size指的是在模型训练过程中每一次迭代时使用的样本数量。通常情况下，将数据集分成若干个批次...

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

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，...

batch size 和 patch size

patch size和batch size是计算机视觉中用于训练神经网络的两个参数。patch size表示输入图像的大小，即将图像划分为多少个小的图块进行训练。而batch size表示每一次网络训练时使用的样本数量，即每次从数据集中取出...

real = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(1.0).requires_grad_(False).to(device) # (1.0 - lambda) fake = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(0.0).requires_grad_(False).to(device) # (lambda)

其中，batch_size 是批量大小，patch 是数据的形状，device 是运行设备。real 是表示真实数据的标签，取值为 1.0，fake 是表示生成数据的标签，取值为 0.0。这里的 lambda 是一个超参数，用于平衡真实数据...

patch size和batch size区别

patch size和batch size是计算机视觉中用于训练神经网络的两个参数。patch size表示输入图像的大小，即将图像划分为多少个小的图块进行训练。而batch size表示每一次网络训练时使用的样本数量，即每次从数据集中取出...

fake = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(0.0).requires_grad_(False).to(device)

同样，batch_size 表示每批次的数据量，*patch 表示数据的形状。torch.FloatTensor() 函数创建一个浮点型的张量，并使用 fill_() 函数将所有元素初始化为 0.0，表示生成数据的标签。requires_grad_(False)...

real = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(1.0).requires_grad_(False).to(device)

这段代码使用了PyTorch库来创建一个张量（tensor），张量的形状（shape）是(batch_size, *patch)，其中*patch表示patch是一个可变长度的参数，这个张量的所有元素被初始化为1.0，不需要计算梯度（requires_grad_）...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = ...

Traceback (most recent call last): File "e:/RetinexNet_Pytorch-main/RetinexNet_Pytorch-main/train.py", line 163, in <module> main(args.epochs, args.batch_size, args.patch_size, args.lr, args.data_dir, args.ckpt_dir, args.gpu_id, args.vis_dir) File "e:/RetinexNet_Pytorch-main/RetinexNet_Pytorch-main/train.py", line 37, in main assert len(train_low_data_names) != 0 AssertionError

这个错误是由一个断言（assert）语句引起的。在您的代码中，断言确保了一个条件的真实性。如果断言的条件为 False，则会引发 AssertionError 异常。...如果您需要进一步的帮助，请提供更多的代码和上下文信息。

假设batchsize=10，一张图片被分为9个patch，是不是一次送入90个序列到transformer

因此，对于每个batch中的图像，都会产生一个大小为[batch_size, num_patches, patch_dim]的张量，其中num_patches为patch的数量，patch_dim为每个patch vector的维度。 在这种情况下，每个序列的长度为1，因为它只...

讲一下tensorflow代码转为pytorch代码。def sliceup(inputs,patch_size = 3): #1->9 batch_size, h, w = inputs.shape #b,h,w,1 slice_img = inputs[:,0::3, 0::3] slice_img = tf.expand_dims(slice_img,axis=-1) for i in range(patch_size**2-1): x = (i+1) % 3 y = (i+1) // 3 temp_img = inputs[:,x::3, y::3] temp_img = tf.expand_dims(temp_img,axis=-1) slice_img = tf.concat([slice_img,temp_img],axis=-1) return slice_img #b,170,170,9

def sliceup(inputs, patch_size=3): batch_size, h, w = inputs.shape slice_img = inputs[:, ::3, ::3].unsqueeze(-1) for i in range(patch_size**2-1): x = (i+1) % 3 y = (i+1) // 3 temp_img = inputs[:...

gan_loss = criterion_adv(discriminator(gen_parts), real)；real = torch.FloatTensor(batch_size, *patch).fill_(1.0).requires_grad_(False).to(device)；# 判别器 class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, channels=3): super(Discriminator, self).__init__() # def discriminator_block(in_filters, out_filters, stride, normalize, dropout, spectral): # 谱范数正则化，提高泛化能力 """Returns layers of each discriminator block""" # if spectral: layers = [nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(in_filters, out_filters, 3, stride, 1), n_power_iterations=2)] else: layers = [nn.Conv2d(in_filters, out_filters, 3, stride, 1)] if normalize: layers.append(nn.InstanceNorm2d(out_filters)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) if dropout: layers.append(nn.Dropout(p=0.5)) return layers layers = [] in_filters = channels # 总共有四次卷积操作，因为没有设置dropout(随机设置一些值为0避免过拟合)和spectral所以此处并没有进行 for out_filters, stride, normalize, dropout, spectral in [(64, 2, False, 0, 0), (128, 2, True, 0, 0), (256, 2, True, 0, 0), (512, 1, True, 0, 0)]: layers.extend(discriminator_block(in_filters, out_filters, stride, normalize, dropout, spectral)) in_filters = out_filters layers.append(nn.Conv2d(out_filters, 1, 3, 1, 1)) self.model = nn.Sequential(*layers) def forward(self, img): return self.model(img)

real表示真实的图像，它是一个batch_size大小的张量，*patch表示图像尺寸，这里是通过*patch解包得到的。fill_(1.0)表示将张量中的所有元素设置为1.0，即真实图像的标签为1（代表真实图像）。requires_grad_(False)...

nnUNet对batch size有要求吗

nnUNet不对batch size有固定的要求，你可以根据你的GPU内存大小和数据集大小来选择batch size。然而，通常来说，batch size越大，训练速度越快，但是GPU内存需求也会增加。如果你的GPU内存不足以支持较大的batch ...

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错： class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator(cell)...

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错，忽略def init(self)的错误： class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() ...

x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed

1. 对输入数据 x 进行 patch embedding，将输入的形状从 (B, H, W, C) 转换为 (BT, HW, C)，其中 B、T、H、W 和 C 分别表示 batch size、时间序列长度、图像高度、宽度和通道数。这个操作可以将图像分成多个块，并将...
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在Spring AOP中，如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑？

在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个
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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。