torch.zeros用tensorflow

在 TensorFlow 中，可以使用 tf.zeros 来创建一个全为零的张量。tf.zeros 的用法与 torch.zeros 类似。

代码示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个形状为 (3, 2) 的全零张量
zeros_tensor = tf.zeros((3, 2))

print(zeros_tensor)

输出结果：

tf.Tensor(
[[0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]], shape=(3, 2), dtype=float32)

相关问题

torch.tensor.scatter_转化为tensorflow代码

以下是将torch.tensor.scatter_转化为tensorflow代码的示例：

import tensorflow as tf

# 假设有一个形状为(3, 4)的张量
x = tf.constant([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 创建一个形状为(3, 4)的零张量
y = tf.zeros([3, 4])

# 将x的第一行插入到y的第二行
y = tf.tensor_scatter_nd_update(y, [[1]], x[0:1])

# 将x的第二行插入到y的第一行和第三行
y = tf.tensor_scatter_nd_update(y, [[0], [2]], x[1:2])

# 将x的第三行插入到y的第二行
y = tf.tensor_scatter_nd_update(y, [[1]], x[2:3])

# 输出结果
print(y)

这段代码将torch.tensor.scatter_函数的功能转化为了tensorflow中的tensor_scatter_nd_update函数。它将一个张量的指定行插入到另一个张量的指定行。

class CAM_Module(Module): """ Channel attention module""" def __init__(self, in_dim): super(CAM_Module, self).__init__() self.chanel_in = in_dim self.gamma = Parameter(torch.zeros(1)) self.softmax = Softmax(dim=-1) def forward(self,x): """ inputs : x : input feature maps( B X C X H X W) returns : out : attention value + input feature attention: B X C X C """ m_batchsize, C, height, width, channle = x.size() #print(x.size()) proj_query = x.view(m_batchsize, C, -1) proj_key = x.view(m_batchsize, C, -1).permute(0, 2, 1) #形状转换并交换维度 energy = torch.bmm(proj_query, proj_key) energy_new = torch.max(energy, -1, keepdim=True)[0].expand_as(energy)-energy attention = self.softmax(energy_new) proj_value = x.view(m_batchsize, C, -1) out = torch.bmm(attention, proj_value) out = out.view(m_batchsize, C, height, width, channle) # print('out', out.shape) # print('x', x.shape) out = self.gamma*out + x #C*H*W return out 将其改成keras代码

下面是将该 Channel Attention Module 的 PyTorch 代码转换为 Keras 代码的实现：

from keras.layers import Layer, Softmax
import tensorflow as tf

class CAM_Module(Layer):
    """ Channel attention module"""
    def __init__(self, in_dim):
        super(CAM_Module, self).__init__()
        self.chanel_in = in_dim
        self.gamma = self.add_weight(name='gamma', shape=[1], initializer='zeros', trainable=True)
        self.softmax = Softmax(axis=-1)

    def call(self, x):
        """
        inputs :
            x : input feature maps( B X H X W X C)
        returns :
            out : attention value + input feature
            attention: B X C X C
        """
        m_batchsize, height, width, C = x.shape.as_list()
        # print(x.shape)
        proj_query = tf.reshape(x, [-1, height*width, C])
        proj_key = tf.transpose(proj_query, perm=[0, 2, 1])
        energy = tf.matmul(proj_query, proj_key)
        energy_new = tf.expand_dims(tf.reduce_max(energy, axis=-1), axis=-1) - energy
        attention = self.softmax(energy_new)
        proj_value = tf.reshape(x, [-1, height*width, C])
        out = tf.matmul(attention, proj_value)
        out = tf.reshape(out, [-1, height, width, C])
        out = self.gamma * out + x
        return out

注意事项：

1. Keras 中的 Layer 类相当于 PyTorch 中的 Module 类；
2. Keras 中的 add_weight 方法可以添加模型参数，相当于 PyTorch 中的 Parameter 类；
3. Keras 中的 Softmax 层在调用时需要指定 `axis` 参数，相当于 PyTorch 中的 dim 参数；
4. Keras 中的 tf.reshape 方法可以替代 PyTorch 中的 view 方法；
5. Keras 中的 tf.transpose 方法可以替代 PyTorch 中的 permute 方法；
6. Keras 中的 tf.matmul 方法可以替代 PyTorch 中的 torch.bmm 方法。