torch. decompose

`torch.decompose` 是 PyTorch 中的一个函数，用于对矩阵进行奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）或 QR 分解。它的语法如下：

U, S, V = torch.decompose(A, method='svd')
Q, R = torch.decompose(A, method='qr')

其中，参数 `A` 是一个待分解的矩阵，`method` 指定要使用的分解方法，可以是 `'svd'` 或 `'qr'`。返回值 `U`、`S`、`V` 或 `Q`、`R` 分别是分解结果中的左奇异向量、奇异值、右奇异向量或 QR 分解中的正交矩阵和上三角矩阵。这些返回值可以用于后续的计算和处理。

需要注意的是，`torch.decompose` 函数是一个实验性质的函数，可能会在未来的版本中发生变化或被移除。建议在使用时仔细阅读官方文档并遵循最佳实践。

相关问题

torch.decompose

`torch.decompose` 是 PyTorch 中的一个函数，用于对一个方阵进行特征值分解或奇异值分解。它可以将一个实对称方阵分解为特征值和特征向量，或者将一个非方阵分解为奇异值和奇异向量。特征值分解和奇异值分解在线性代数和数据分析中有广泛的应用。

特征值分解将方阵分解为特征值和特征向量的乘积，其中特征值表示方阵的特征，而特征向量表示特征对应的方向。奇异值分解将非方阵分解为奇异值和奇异向量的乘积，其中奇异值表示矩阵的奇异性，而奇异向量表示奇异值对应的方向。

在 PyTorch 中，`torch.decompose` 函数可以用于执行这两种分解。具体使用方法可以参考 PyTorch 的官方文档或相关教程。

def forward(self, samples: NestedTensor): """ The forward expects a NestedTensor, which consists of: - samples.tensor: batched images, of shape [batch_size x 3 x H x W] - samples.mask: a binary mask of shape [batch_size x H x W], containing 1 on padded pixels It returns a dict with the following elements: - "pred_logits": the classification logits (including no-object) for all queries. Shape= [batch_size x num_queries x (num_classes + 1)] - "pred_boxes": The normalized boxes coordinates for all queries, represented as (center_x, center_y, height, width). These values are normalized in [0, 1], relative to the size of each individual image (disregarding possible padding). See PostProcess for information on how to retrieve the unnormalized bounding box. - "aux_outputs": Optional, only returned when auxilary losses are activated. It is a list of dictionnaries containing the two above keys for each decoder layer. """ if isinstance(samples, (list, torch.Tensor)): samples = nested_tensor_from_tensor_list(samples) features, pos = self.backbone(samples) src, mask = features[-1].decompose() assert mask is not None hs = self.transformer(self.input_proj(src), mask, self.query_embed.weight, pos[-1])[0] outputs_class = self.class_embed(hs) outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid() out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]} if self.aux_loss: out['aux_outputs'] = self._set_aux_loss(outputs_class, outputs_coord) return out

这是一个模型的前向传播函数，它接受一个NestedTensor作为输入，并返回一个包含预测结果的字典。

输入的NestedTensor包含两个部分：
- `samples.tensor`：批次图像，形状为[batch_size x 3 x H x W]
- `samples.mask`：形状为[batch_size x H x W]的二进制掩码，其中填充像素为1

返回的字典包含以下元素：
- `"pred_logits"`：所有查询的分类logits（包括无对象）。形状为[batch_size x num_queries x (num_classes + 1)]
- `"pred_boxes"`：所有查询的标准化框坐标，表示为（中心x，中心y，高度，宽度）。这些值在[0, 1]范围内进行了归一化，相对于每个单独图像的大小（不考虑可能的填充）。有关如何获取非标准化边界框的信息，请参见PostProcess。
- `"aux_outputs"`：可选项，在激活辅助损失时返回。它是一个包含每个解码器层的上述两个键的字典列表。

这个函数首先将输入的samples转换为NestedTensor类型，然后使用backbone模型提取特征和位置信息。
接下来，它将最后一个特征图分解为源特征和掩码，并使用transformer模型对其进行处理。
然后，通过类别嵌入层和边界框嵌入层对处理后的特征进行分类和边界框预测。
最后，将预测的结果以字典的形式返回，并根据需要添加辅助损失。