the flatten predicted probabilities and the flatten ground truths在U-Net++中代表什么
时间: 2024-06-06 22:11:00 浏览: 29
在U-Net中,flatten predicted probabilities(平铺的预测概率)是指将U-Net模型对输入图像的每个像素点的预测概率展平为一维向量。这个向量包含着每个像素点属于哪个类别的概率值,例如二分类问题中,可以是包含两个元素的向量,分别表示该像素点属于正类和负类的概率。而flatten ground truths(平铺的真实标签)是指将输入图像的每个像素点的真实标签展平为一维向量,该向量与预测概率向量具有相同的长度和元素含义。在U-Net中,这两个向量用于计算模型的损失函数,从而优化模型在训练数据上的表现。
相关问题
Flatten a batch `pixels` and return the features as an `OrderedDict`.
好的,对于您的问题,我能给您提供以下代码:
```python
import torch
from collections import OrderedDict
def flatten_batch(pixels):
"""
Flatten a batch of pixels and return the features as an OrderedDict
"""
num_pixels = pixels.shape[0]
num_channels = pixels.shape[1]
height = pixels.shape[2]
width = pixels.shape[3]
flattened_pixels = pixels.view(num_pixels, -1)
features = OrderedDict()
for channel in range(num_channels):
channel_name = f'channel{channel+1}'
channel_features = flattened_pixels[:, channel*height*width:(channel+1)*height*width]
features[channel_name] = channel_features
return features
```
该函数会接受一个形状为 [batch_size, num_channels, height, width] 的输入 `pixels` , 并将它展平为形状为 [batch_size, num_channels x height x width] 的张量,最后将每个通道分别存储在一个名为 `channel1`, `channel2`, ... 的有序字典中返回。希望这能帮到您!
-flatten_hierarchy 选项具体在哪
-flatten_hierarchy 是 Vivado 工具中综合时的一个选项,用于将代码中的层次结构展平,以便更好地显示未使用的资源。
在 Vivado 工具中,可以通过以下步骤找到该选项:
1. 打开综合设置。在 Vivado 工具中,选择“Tools”菜单,然后选择“Settings”。
2. 找到综合选项卡。在设置窗口中,选择“Synthesis”选项卡。
3. 打开综合选项。在综合选项卡中,选择“More Options”下的“Open Synthesis Options”。
4. 打开-flatten_hierarchy 选项。在综合选项窗口中,找到“Hierarchy Flattening”选项,并勾选“Flatten Hierarchy”。
5. 保存设置。在综合选项窗口中,点击“OK”保存更改。
在使用综合工具进行综合时,使用 -flatten_hierarchy 选项可以将代码中的层次结构展平,以便更好地显示未使用的资源。