stride: Union[_int, _size]=1是什么意思

时间: 2023-06-27 09:06:59 浏览: 49
这是Python中函数参数的类型注解,表示该参数的类型可以是整数(int)或者是一个可以被视为大小的对象(size),默认值为1。在函数调用时,可以传入一个整数或者是一个大小对象作为该参数的值。例如,当传入整数时,函数会以该整数为间隔来进行操作;当传入大小对象时,函数会将其转换为整数作为间隔来进行操作。
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F.conv2d中的stride: Union[_int, _size]=1是什么意思

`stride`是指卷积核在进行卷积操作时在输入张量上沿着高度和宽度方向的步长。对于`F.conv2d`函数,它的`stride`参数是一个可选参数,它决定了卷积核每次移动的步长。这个参数可以是一个整数或者一个长度为2的整数元组,其中整数元组的第一个和第二个元素分别表示在高度和宽度方向上的步长。如果`stride`参数是一个整数,那么这个整数会同时作用于高度和宽度方向上。如果没有提供`stride`参数,则默认值为1。 这里的`Union[_int, _size]`表示`stride`参数可以是一个整数或者一个长度为2的整数元组,这两种类型都可以被接受。

if train: windows_per_series -= (data_start+stride_size-1) // stride_size

这段代码中,如果正在进行训练(即train为True),则会执行窗口数量的计算操作。首先需要理解一下变量含义: - `windows_per_series`:每个时间序列(time series)要划分为的窗口数量。 - `data_start`:时间序列数据的起始索引。 - `stride_size`:窗口之间的步长。 这段代码的作用是计算出每个时间序列能够划分的窗口数量。具体实现方法是,先计算出从数据起始位置到第一个完整窗口起始位置之间的数据长度(即 `(data_start stride_size-1)`),然后将其除以步长,取整即可得到窗口数量。 需要注意的是,这个计算过程中使用了整除操作(`//`),这保证了窗口数量是一个整数。另外,如果数据起始位置已经是一个完整窗口的起始位置,那么计算出来的窗口数量会比实际窗口数量多1,需要在后续的处理中进行调整。

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如何将self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 与torchvision.ops.deform_conv2d,加入到:class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): return self.model(input)中,请给出修改后的代码

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