predict = predict.transpose(1, 2).transpose(2, 3).contiguous()是什么意思
时间: 2024-05-18 15:13:08 浏览: 18
这段代码主要是将张量`predict`的维度进行变换,使得其满足后续的计算需求或者可视化需求。
具体来说,这一行代码分为三步:
1. `predict.transpose(1, 2)`:将`predict`的第1维和第2维进行转置。假设`predict`的形状为`(batch_size, H, W, C)`,其中`H`表示高度,`W`表示宽度,`C`表示通道数,则这一步将其变为`(batch_size, W, H, C)`。
2. `transpose(2, 3)`:将`predict`的第2维和第3维进行转置。这一步相当于将通道维(C)和高度维(H)进行交换。这样做的目的是为了更好地进行卷积操作,因为卷积操作通常会涉及到通道维。
3. `contiguous()`:将变换后的张量变为内存中连续存储的形式,这一步主要是为了后续操作的需要。
总的来说,这段代码的作用是将`predict`的维度进行变换,以适应后续的计算需求或者可视化需求。
相关问题
mlpr_predict = mlpr.predict('x.txt')
这行代码的意思是使用一个已经训练好的 MLPRegressor 模型 mlpr 对文件 x.txt 中的数据进行预测。具体来说,mlpr.predict() 方法将会读取 x.txt 中的数据,将其输入到模型中进行预测,并返回预测结果。需要注意的是,输入数据的格式需要与训练模型时使用的数据格式相同。另外,如果 x.txt 中包含多条数据,predict() 方法将会返回一个数组,其中每个元素表示对应数据的预测结果。
self.predict=torch.nn.Liner(20,1)
这段代码创建了一个全连接层(fully connected layer),并将其赋值给self.predict变量。具体来说,torch.nn.Linear(20, 1)创建了一个线性层,它的输入特征数量为20,输出特征数量为1。这意味着输入张量的形状应为(N, 20),其中N是输入样本的数量,输出张量的形状为(N, 1)。这个线性层可以将输入特征映射到一个标量输出。self.predict变量将这个线性层保存下来,方便在模型的其他地方使用。请注意,正确的类名是Linear(而不是Liner)。
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