def transpose(x, source='NHWC', target='NCHW'): return x.transpose([source.index(d) for d in target])
时间: 2023-12-09 15:04:37 浏览: 24
这是一个用于将张量进行转置的函数,其中参数x为需要转置的张量,source和target表示转置前和转置后的张量维度顺序。
函数内部使用了列表推导式,将target中每个维度在source中的索引找到,然后通过张量的transpose方法进行转置操作。例如,如果source='NHWC'、target='NCHW',则返回的张量会将原先的通道维度由最后一个变为第二个。
需要注意的是,该函数只适用于4维的张量,且source和target中的维度顺序必须是唯一的,不能存在重复的维度。
相关问题
举个def transpose(x, source='NHWC', target='NCHW'): return x.transpose([source.index(d) for d in target])的例子
好的,假设有一个4维张量x,它的维度顺序为"NHWC",即batch_size、height、width、channel。现在我们希望将它转置为"NCHW"的顺序,即batch_size、channel、height、weight。
那么我们可以使用上面提到的函数进行转置,代码如下:
```python
import numpy as np
# 创建一个4维张量
x = np.random.randn(2, 28, 28, 3)
# 将维度顺序从NHWC转置为NCHW
y = transpose(x, source='NHWC', target='NCHW')
print(y.shape) # 输出(2, 3, 28, 28)
```
上述代码中,我们首先使用numpy库创建了一个形状为(2,28,28,3)的随机张量x,表示有2个大小为28x28,通道数为3的图像。然后我们使用transpose函数将x从"NHWC"的顺序转置为"NCHW"的顺序,并将转置后的结果赋值给y。最后输出y的形状,即(2,3,28,28)。
解释 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)
这段代码将一个三维的图像数组按照指定的顺序进行了转置,同时进行了通道的变换。具体来说,[:, :, ::-1]表示对图像的通道进行了倒序操作,即将BGR格式的图像数据转换为了RGB格式。然后使用transpose函数,将通道维度放到了数组的第一个维度,将图像高度和宽度维度分别放到了第二个和第三个维度。转置之后的结果是一个三维的数组,其中第一个维度表示通道数,第二个维度表示图像高度,第三个维度表示图像宽度。这个操作通常用于将图像数据从OpenCV库中使用的BGR格式转换为PyTorch库中使用的RGB格式,以便进行后续的深度学习计算。