torch.stack([_image, _segment_image, _out_image], dim=0)

时间: 2024-05-31 20:10:16 浏览: 136
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torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

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这是一个 PyTorch 中的函数，它将三个张量按照指定的维度进行拼接并返回一个新的张量。具体来说，这里的三个张量分别是 `_image`、`_segment_image` 和 `_out_image`，它们在维度 `dim=0` 上进行拼接。这意味着，对于每个在 `_image`、`_segment_image` 和 `_out_image` 中的张量，它们的第一个维度必须具有相同的大小，否则会引发错误。
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torch.cuda.is_available()返回False的问题解决

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看完秒懂torch.stack()

torch.stack （）在这里插入图片描述一、准备数据二、dim=0三、dim=1四、dim=2 一、准备数据 首先把基本的数据准备好： import torch import numpy as np # 创建3*3的矩阵，a、b a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,...

def rotate_batch_image(batch_image, angle): rotateds = [] for img in batch_image: img = img * 0.5 + 0.5 pil_img = tf.to_pil_image(img.type(torch.FloatTensor)) img_rotated = tf.rotate(pil_img, angle=angle) # Image._show(img_rotated) img_rotated = (tf.to_tensor(img_rotated) - 0.5) / 0.5 rotateds.append(img_rotated) rotateds = torch.stack(rotateds, dim=0).cuda() return rotateds

这是一个用于旋转批量图像的Python函数，输入为一个批量图像数据（batch_image）和旋转角度...7. 使用torch.stack函数将所有旋转后的图像数据拼接成一个张量，并将其移动到GPU上。 8. 返回旋转后的批量图像数据。

def rotate_batch_image(batch_image, angle): rotateds = [] for img in batch_image: img = img * 0.5 + 0.5 pil_img = tf.to_pil_image(img.type(torch.FloatTensor)) img_rotated = tf.rotate(pil_img, angle=angle) # Image._show(img_rotated) img_rotated = (tf.to_tensor(img_rotated) - 0.5) / 0.5 rotateds.append(img_rotated) rotateds = torch.stack(rotateds, dim=0).cuda() return rotateds解释函数

这是一个用于批量旋转图像的函数，输入是一个批次的图像张量(batch_image)和旋转角度(angle)，输出是旋转后的图像张量(rotateds)。具体实现如下： - 对输入的图像张量进行归一化操作，将像素值从[0,1]的范围映射到...

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[11], line 1 ----> 1 predictor.set_image("bingbao.jpg") File /workspace/segment-anything/segment_anything/predictor.py:56, in SamPredictor.set_image(self, image, image_format) 53 image = image[..., ::-1] 55 # Transform the image to the form expected by the model ---> 56 input_image = self.transform.apply_image(image) 57 input_image_torch = torch.as_tensor(input_image, device=self.device) 58 input_image_torch = input_image_torch.permute(2, 0, 1).contiguous()[None, :, :, :] File /workspace/segment-anything/segment_anything/utils/transforms.py:30, in ResizeLongestSide.apply_image(self, image) 26 def apply_image(self, image: np.ndarray) -> np.ndarray: 27 """ 28 Expects a numpy array with shape HxWxC in uint8 format. 29 """ ---> 30 target_size = self.get_preprocess_shape(image.shape[0], image.shape[1], self.target_length) 31 return np.array(resize(to_pil_image(image), target_size)) AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape'

这是一个Python的AttributeError错误，错误信息显示在predictor.py的第56行，因为传递给set_image方法的参数是一个字符串而不是numpy数组，因此在apply_image方法中调用image.shape时会出错。解决方法是在调用set_...

转化为paddlepaddle2.2.2代码：def safe_invert_gains(image, rgb_gain, red_gain, blue_gain): """Inverts gains while safely handling saturated pixels.""" image = image.permute(1, 2, 0) # Permute the image tensor to HxWxC format from CxHxW format gains = torch.stack((1.0 / red_gain, torch.tensor([1.0]), 1.0 / blue_gain)) / rgb_gain gains = gains.squeeze() gains = gains[None, None, :] # Prevents dimming of saturated pixels by smoothly masking gains near white. gray = torch.mean(image, dim=-1, keepdim=True) inflection = 0.9 mask = (torch.clamp(gray - inflection, min=0.0) / (1.0 - inflection)) ** 2.0 safe_gains = torch.max(mask + (1.0 - mask) * gains, gains) out = image * safe_gains out = out.permute(2, 0, 1) # Re-Permute the tensor back to CxHxW format return out

3. 将torch.mean函数转换为paddle.mean，并调整参数格式。 4. 将torch.clamp函数转换为F.relu函数，并调整参数格式。 5. 将torch.max函数转换为paddle.maximum函数。 需要注意的是，在PaddlePaddle中，使用inplace=...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size): # SuperPoint if 'keypoints' not in cache[fname1][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname1][image_size]['img']}) cache[fname1][image_size] = {**cache[fname1][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} if 'keypoints' not in cache[fname2][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname2][image_size]['img']}) cache[fname2][image_size] = {**cache[fname2][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} # SuperGlue with torch.no_grad(): data = { 'image0': cache[fname1][image_size]['img'], 'image1': cache[fname2][image_size]['img'], 'keypoints0': cache[fname1][image_size]['keypoints'], 'keypoints1': cache[fname2][image_size]['keypoints'], 'scores0': cache[fname1][image_size]['scores'], 'scores1': cache[fname2][image_size]['scores'], 'descriptors0': cache[fname1][image_size]['descriptors'], 'descriptors1': cache[fname2][image_size]['descriptors'] } pred = model.superglue(data) kpts1, kpts2 = cache[fname1][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy(), cache[fname2][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy() matches = pred['matches0'][0].cpu().numpy() valid_matches = matches > -1 mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32) mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32) return mkpts1, mkpts2

cache[fname1][image_size] = {**cache[fname1][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} ...
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torch.stack()的官方解释，详解以及例子

torch.stack(inputs, dim=0)这个函数接收两个参数：inputs是一个包含多个张量的序列（如列表或元组），这些张量具有相同的形状；dim是新添加的维度位置，其值必须在0到len(outputs)之间，其中len(outputs)...

import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 定义超像素池化函数 def superpixel_pooling(feature_map, segments): # 获取超像素数量和特征维度 n_segments = np.unique(segments).size n_channels = feature_map.shape[0] # 初始化超像素特征 pooled_features = torch.zeros((n_segments, n_channels)) # 对每个超像素内的像素特征进行聚合 for segment_id in range(n_segments): mask = (segments == segment_id).reshape(-1, 1, 1) pooled_feature = (feature_map * mask.float()).sum(dim=(1, 2)) / mask.sum() pooled_features[segment_id] = pooled_feature return pooled_features # 进行超像素池化 pooled_features = superpixel_pooling(img_tensor, segments) # 可视化超像素特征图 plt.imshow(pooled_features.transpose(0, 1), cmap='gray') plt.show()，上述代码出现问题：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'float'

解决方法是将 mask 转换为 PyTorch 张量后再进行类型转换，可以使用 torch.from_numpy(mask).float() 来实现。下面是修改后的代码： import torch import torch.nn.functional as F from skimage....

side_by_side = torch.cat((img, noisy_img), dim=1)expected Tensor as element 0 in argument 0, but got JpegImageFile 修改错误

这个错误表明你在尝试将一个torch.Tensor（在这里是img和noisy_img的torch.cat结果）与一个PIL.JpegImageFile（可能是noisy_img）沿着维度1(dim=1)拼接。但是，由于JpegImageFile不是PyTorch的张量...

tensor_data = [] for image_path in image_list: image = Image.open(image_path) tensor = transforms(image)

但是，代码中没有将转换后的 Tensor 加入到 tensor_data 中，导致 tensor_data 列表为空，因此在后续调用 torch.stack() 函数时出现了错误。你需要将转换后的 Tensor 加入到 tensor_data 列表中，代码应该...
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