(q_mask == 0)

时间: 2023-10-03 22:05:36 浏览: 13
(q_mask == 0) 是一个条件表达式，用于判断一个名为 q_mask 的变量是否等于 0。条件表达式的结果会返回一个布尔值，即 True 或 False。 如果 q_mask 的值等于 0，则条件表达式的结果为 True。否则，结果为 False。 请问这个条件表达式的上下文是什么？我可以帮助你解答更多问题。
相关问题

q_mask = (q_mask == 0).unsqueeze(1).unsqueeze(1).expand_as(q2v) v_mask = (v_mask == 0).unsqueeze(1).unsqueeze(1).expand_as(v2q)

这段代码是将条件判断的结果应用到两个变量 q_mask 和 v_mask 上。 首先，`(q_mask == 0)` 是一个条件判断表达式，判断 q_mask 是否等于0。结果是一个布尔型的张量。 然后，`.unsqueeze(1).unsqueeze(1)` 是将维度扩展操作，将布尔型的张量维度扩展为与 q2v 相同的维度。这两个 `.unsqueeze(1)` 操作将在第1个维度上增加一个维度。 最后，`.expand_as(q2v)` 是将张量扩展操作，将张量扩展为与 q2v 相同的形状。 这样，q_mask 的形状被扩展为与 q2v 相同，并且根据条件判断的结果进行了相应的填充。 v_mask 的处理方式与 q_mask 类似，只是将条件判断的结果应用到 v_mask 上，并根据 v2q 的形状进行了扩展。

请具体解释以下代码的功能：Rx= Ry- Rn; [U, D]= eig( Rx); dD= diag( D); dD_Q= find( dD> 0); Lambda= dD( dD_Q); U1= U( :, dD_Q); U1_fft= fft( U1, N); V= abs( U1_fft).^ 2; Phi_B= V* Lambda/ P; Phi_mask= mask( Phi_B( 1: N/ 2+ 1), N, Srate, NBITS); Phi_mask= [Phi_mask; flipud( Phi_mask( 2: N/ 2))]; Theta= V'* Phi_mask/ K; Ksi= V'* Phi_w/ K; gain_vals= exp( -eta_v* Ksi./ min( Lambda, Theta)); G= diag( gain_vals); H= U1* G* U1'; sub_start= 1; sub_overlap= zeros( P/2, 1); for m= 1: (2N/P- 1) sub_noisy= noisy( sub_start: sub_start+ P- 1); enhanced_sub_tmp= (H sub_noisy).* subframe_window; enhanced_sub( sub_start: sub_start+ P/2- 1)= ... enhanced_sub_tmp( 1: P/2)+ sub_overlap; sub_overlap= enhanced_sub_tmp( P/2+1: P); sub_start= sub_start+ P/2; end enhanced_sub( sub_start: sub_start+ P/2- 1)= sub_overlap; xi= enhanced_sub'.* frame_window; xfinal( n_start: n_start+ Nover2- 1)= x_overlap+ xi( 1: Nover2); x_overlap= xi( Nover2+ 1: N); n_start= n_start+ Nover2; end xfinal( n_start: n_start+ Nover2- 1)= x_overlap; wavwrite(xfinal, Srate, NBITS, outfile);

这段代码是一个语音增强算法的实现，可以用于去除语音信号中的噪声。以下是具体的功能： 1. Rx= Ry- Rn; 计算信号的自相关矩阵，其中 Ry 是语音信号的自相关矩阵，Rn 是噪声的自相关矩阵，Rx 是两者的差。 2. [U, D]= eig( Rx); 计算 Rx 的特征值和特征向量。 3. dD= diag( D); 将 Rx 的特征值转换为向量形式。 4. dD_Q= find( dD> 0); 找到正的特征值。 5. Lambda= dD( dD_Q); 取出正的特征值。 6. U1= U( :, dD_Q); 取出对应的特征向量。 7. U1_fft= fft( U1, N); 对特征向量进行快速傅里叶变换。 8. V= abs( U1_fft).^ 2; 计算功率谱。 9. Phi_B= V* Lambda/ P; 计算噪声功率谱估计值。 10. Phi_mask= mask( Phi_B( 1: N/ 2+ 1), N, Srate, NBITS); 对噪声功率谱进行掩蔽，得到一个掩蔽谱。 11. Phi_mask= [Phi_mask; flipud( Phi_mask( 2: N/ 2))]; 将掩蔽谱翻转并拼接，得到一个完整的掩蔽谱。 12. Theta= V'* Phi_mask/ K; 计算信号功率谱估计值。 13. Ksi= V'* Phi_w/ K; 计算噪声功率谱估计值。 14. gain_vals= exp( -eta_v* Ksi./ min( Lambda, Theta)); 计算增益函数。 15. G= diag( gain_vals); 构造增益矩阵。 16. H= U1* G* U1'; 计算增强滤波器的频率响应。 17. 对输入的语音信号进行分帧、加窗，然后进行语音增强： a. sub_start= 1; sub_overlap= zeros( P/2, 1); 初始化起始点和重叠部分。 b. for m= 1: (2N/P- 1) 对语音信号进行分帧，每次取 P 长度的数据。 c. sub_noisy= noisy( sub_start: sub_start+ P- 1); 取出当前帧语音信号。 d. enhanced_sub_tmp= (H sub_noisy).* subframe_window; 对当前帧语音信号进行增强。 e. enhanced_sub( sub_start: sub_start+ P/2- 1)= ... enhanced_sub_tmp( 1: P/2)+ sub_overlap; 将增强后的语音信号加入到输出序列中。 f. sub_overlap= enhanced_sub_tmp( P/2+1: P); 更新重叠部分。 g. sub_start= sub_start+ P/2; 更新起始点。 h. end 对所有帧进行处理。 i. enhanced_sub( sub_start: sub_start+ P/2- 1)= sub_overlap; 将最后一帧的重叠部分加入到输出序列中。 j. xi= enhanced_sub'.* frame_window; 对输出序列进行加窗。 k. xfinal( n_start: n_start+ Nover2- 1)= x_overlap+ xi( 1: Nover2); 将输出序列加入到最终的语音信号中。 l. x_overlap= xi( Nover2+ 1: N); 更新重叠部分。 m. n_start= n_start+ Nover2; 更新起始点。 18. xfinal( n_start: n_start+ Nover2- 1)= x_overlap; 将最后一帧的重叠部分加入到最终的语音信号中。 19. wavwrite(xfinal, Srate, NBITS, outfile); 将增强后的语音信号写入到文件中。

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def tr_encoder(self, encoder_input, encoder_mask, hidden_size=256, head_num=4, hidden_layer_num=12, intermediate_size=2048): if hidden_size % head_num != 0: raise ValueError(f'hidden_size:{hidden_size} num_attention_heads:{head_num}') head_dim = int(hidden_size / head_num) all_layer_outputs = [] for layer_idx in range(hidden_layer_num): # encoder-self-attention residual = encoder_input encoder_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_input) query, key, value = self.compute_qkv(name=f'encoder_qkv_{layer_idx}', query=encoder_output, key=encoder_output, value=encoder_output, head_num=head_num, head_dim=head_dim) scores = self.compute_score(query=query, key=key, head_dim=head_dim) encoder_attention_mask = tf.expand_dims(tf.expand_dims(encoder_mask, 1), 1) encoder_output = self.compute_attention_result(value=value, scores=scores, mask=encoder_attention_mask, head_num=head_num, head_dim=head_dim) encoder_output = layers.Dense(units=hidden_size, kernel_initializer='he_normal')(encoder_output) encoder_output = layers.Dropout(0.1)(encoder_output) encoder_output = layers.Add()([residual, encoder_output])

具体来说，对于每个层，它的输入是 encoder_input 和 encoder_mask，其中 encoder_mask 是一个掩码矩阵，用于指示哪些位置是有效的。在 self-attention 子层中，它首先对输入进行 layer normalization，然后计算 ...

代码就是这个struct Route* adj_update_routetable(struct Route *rtinfo, struct Route *adj_rtinfo) { struct Route *res = rtinfo; struct Route *p = rtinfo; // 定义指针p指向路由表头部 struct Route *q = adj_rtinfo; // 定义指针q指向邻居路由表头部 // 遍历邻居路由表，将邻居路由表的信息添加到本地路由表中 while (q != NULL) { // 在本地路由表中查找目标网络 while (p != NULL && p->rt_net != q->rt_net) { p = p->rt_next; } if (p == NULL) { // 如果本地路由表中没有目标网络，则添加该路由信息 struct Route *new_rt = (struct Route *)malloc(sizeof(struct Route)); new_rt->rt_ifnum = q->rt_ifnum; new_rt->rt_net = q->rt_net; new_rt->rt_mask = q->rt_mask; new_rt->rt_nexthop = q->rt_nexthop; new_rt->rt_distance = q->rt_distance + 1; // 距离加1 new_rt->rt_next = res; res = new_rt; } else { // 如果本地路由表中已经有目标网络，则更新该路由信息 if (p->rt_distance > q->rt_distance + 1) { // 如果新路由距离更短，则更新该路由信息 p->rt_ifnum = q->rt_ifnum; p->rt_nexthop = q->rt_nexthop; p->rt_distance = q->rt_distance + 1; // 距离加1 } } q = q->rt_next; p = rtinfo; // 指针p重新指向路由表头部 } return res; }

new_rt->rt_mask = q->rt_mask; new_rt->rt_nexthop = q->rt_nexthop; new_rt->rt_distance = q->rt_distance + 1; // 距离加1 new_rt->rt_next = res; res = new_rt; p = new_rt; // 将指针p重新指向新创建的...

这是一个crossattention模块：class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, query_dim, context_dim=None, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads context_dim = default(context_dim, query_dim) self.scale = dim_head ** -0.5 self.heads = heads self.to_q = nn.Linear(query_dim, inner_dim, bias=False) self.to_k = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_v = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, query_dim), nn.Dropout(dropout) ) def forward(self, x, context=None, mask=None): h = self.heads q = self.to_q(x) context = default(context, x) k = self.to_k(context) v = self.to_v(context) q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> (b h) n d', h=h), (q, k, v)) # force cast to fp32 to avoid overflowing if _ATTN_PRECISION =="fp32": with torch.autocast(enabled=False, device_type = 'cuda'): q, k = q.float(), k.float() sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale else: sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale del q, k if exists(mask): mask = rearrange(mask, 'b ... -> b (...)') max_neg_value = -torch.finfo(sim.dtype).max mask = repeat(mask, 'b j -> (b h) () j', h=h) sim.masked_fill_(~mask, max_neg_value) # attention, what we cannot get enough of sim = sim.softmax(dim=-1) out = einsum('b i j, b j d -> b i d', sim, v) out = rearrange(out, '(b h) n d -> b n (h d)', h=h) return self.to_out(out) 我如何从中提取各个提示词的注意力热力图并用Gradio可视化?

attention_map = attention_map.squeeze(0).numpy() return attention_map 4. 定义函数来可视化注意力热力图： python def visualize_attention_map(attention_map): # 使用Matplotlib库绘制热力图 plt...

class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中，用Spyder查看，有报错，可能是缩进有问题，无法被调用，根据这个问题，给出解决办法，给出改正后的完整代码

def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 ...

import torchimport torch.nn as nnclass MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.Wq = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wk = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wv = nn.Linear(d_model, d_model) self.fc = nn.Linear(d_model, d_model) def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None): d_k = Q.size(-1) scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32)) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention = torch.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attention, V) return output, attention def split_heads(self, x, batch_size): x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth) return x.permute(0, 2, 1, 3) def forward(self, Q, K, V, mask=None): batch_size = Q.size(0) Q = self.Wq(Q) K = self.Wk(K) V = self.Wv(V) Q = self.split_heads(Q, batch_size) K = self.split_heads(K, batch_size) V = self.split_heads(V, batch_size) scaled_attention, attention = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask) scaled_attention = scaled_attention.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() scaled_attention = scaled_attention.view(batch_size, -1, self.d_model) output = self.fc(scaled_attention) return output, attention

- mask：一个shape为[batch_size, 1, seq_length, seq_length]的张量，用于掩盖无效的位置，使得在计算注意力矩阵时，注意力矩阵中无效位置对应的权重为0。如果没有无效位置，则可以设置为None。

# 生成点云图像 rgb = cv2.cvtColor(img_left_rectified, cv2.COLOR_GRAY2RGB) points = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q) colors = cv2.cvtColor(rgb, cv2.COLOR_BGR2RGB) mask = disparity > disparity.min() out_points = points[mask] out_colors = colors[mask] pcd = o3d.geometry.PointCloud 后续代码

这段代码生成了一个Open3D中的PointCloud对象，可以通过其他Open3D库中的函数进行可视化或保存为文件。 例如，可以使用以下代码将点云对象渲染为一个点云图像： pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(out_...

img_laplace = filters.laplace(img, ksize=3, mask=None)

这段代码使用了Python中的SciPy库中的图像处理模块中的laplace函数，对图像进行了拉普拉斯算子滤波...其中，img是输入的图像，ksize表示滤波核的大小，mask表示滤波核。如果mask为None，则使用默认的3x3拉普拉斯核。

class MHAlayer(nn.Module): def __init__(self, n_heads, cat, input_dim, hidden_dim, attn_dropout=0.1, dropout=0): super(MHAlayer, self).__init__() self.n_heads = n_heads self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.head_dim = self.hidden_dim / self.n_heads self.dropout = nn.Dropout(attn_dropout) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.norm = 1 / math.sqrt(self.head_dim) self.w = nn.Linear(input_dim * cat, hidden_dim, bias=False) self.k = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.v = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias=False) def forward(self, state_t, context, mask): ''' :param state_t: (batch_size,1,input_dim*3(GATembeding,fist_node,end_node)) :param context: （batch_size,n_nodes,input_dim） :param mask: selected nodes (batch_size,n_nodes) :return: ''' batch_size, n_nodes, input_dim = context.size() Q = self.w(state_t).view(batch_size, 1, self.n_heads, -1) K = self.k(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) V = self.v(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) Q, K, V = Q.transpose(1, 2), K.transpose(1, 2), V.transpose(1, 2) compatibility = self.norm * torch.matmul(Q, K.transpose(2, 3)) compatibility = compatibility.squeeze(2) mask = mask.unsqueeze(1).expand_as(compatibility) u_i = compatibility.masked_fill(mask.bool(), float("-inf")) scores = F.softmax(u_i, dim=-1) scores = scores.unsqueeze(2) out_put = torch.matmul(scores, V) out_put = out_put.squeeze(2).view(batch_size, self.hidden_dim) out_put = self.fc(out_put) return out_put

在模块中，首先用线性层将state_t和context分别映射到hidden_dim维的向量，并将输入的维度变为(batch_size, n_heads, hidden_dim)，然后计算查询向量Q，键向量K和值向量V，并将它们都分成n_heads份。接下来，计算...

import cv2 import numpy as np from bgr_detector import BGR, empty path = 'test.png' cv2.namedWindow("TrackBars") cv2.resizeWindow("TrackBars", 640, 250) cv2.createTrackbar("Hue Min", "TrackBars", 0, 179, empty) cv2.createTrackbar("Hue Max", "TrackBars", 19, 179, empty) cv2.createTrackbar("Sat Min", "TrackBars", 110, 255, empty) cv2.createTrackbar("Sat Max", "TrackBars", 240, 255, empty) cv2.createTrackbar("Val Min", "TrackBars", 153, 255, empty) cv2.createTrackbar("Val Max", "TrackBars", 255, 255, empty) while True: img = cv2.imread(path) bgr = BGR(img) imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) h_min = cv2.getTrackbarPos("Hue Min", "TrackBars") h_max = cv2.getTrackbarPos("Hue Max", "TrackBars") s_min = cv2.getTrackbarPos("Sat Min", "TrackBars") s_max = cv2.getTrackbarPos("Sat Max", "TrackBars") v_min = cv2.getTrackbarPos("Val Min", "TrackBars") v_max = cv2.getTrackbarPos("Val Max", "TrackBars") print(h_min, h_max, s_min, s_max, v_min, v_max) lower = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) imgResult = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) imgStack = bgr.stackImages(0.5, ([img, imgHSV], [mask, imgResult])) cv2.imshow("Stacked Images", imgStack) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): # 按q退出 break if cv2.getWindowProperty('Stacked Images',cv2.WND_PROP_VISIBLE)<1.0:#鼠标点击关闭 break解释一下每行代码什么意思

import cv2: 导入OpenCV...if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): 当用户按下键盘上的“q”键时，退出循环。 if cv2.getWindowProperty('Stacked Images',cv2.WND_PROP_VISIBLE)当用户点击窗口关闭按钮时，退出循环。

import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([78,43,46]) upper_red = np.array([99,255,255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask) cv2.imshow('frame',frame) cv2.imshow('mask',mask) cv2.imshow('res',res) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release()

它打开摄像头（设备号为0），并在一个循环中读取帧。然后，它将每一帧转换为HSV颜色空间，并使用预定义的红色范围创建掩码。掩码将与原始帧进行逻辑与运算，以提取出红色区域。最后，它将原始帧、掩码和提取出的红色...

start_mask_q[(VEC_WIDTH-1):0] <= POR_DFF_DELAY nxt_start_mask[(VEC_WIDTH-1):0];

该代码使用了一个 DFF（Data Flip-Flop）来存储 nxt_start_mask 的值，并将其传递给 start_mask_q。start_mask_q 和 nxt_start_mask 都是向量，它们的宽度为 VEC_WIDTH。<= 运算符表示非阻塞赋值，意味...

解释代码：def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

3. 从文件中加载掩膜图 mask。 4. 根据掩膜图选择出在场景中的光源方向向量 L。 5. 如果提供了 Stokes 向量文件，则从中加载 Stokes 向量 stokes；否则使用默认值。 6. 计算观测方向向量 v 和半角向量 H。...

更正这个Python代码使他可以在ros20.04里面发布消息#!/usr/bin/env python3 #coding=utf-8 import rospy import rospkg from quadrotor_msgs.msg import PositionCommand from nav_msgs.msg import Odometry from sensor_msgs.msg import Joy from mavros_msgs.msg import AttitudeTarget from tf.transformations import euler_from_quaternion import math rospy.init_node('traj_pub') local_pos_pub3 = rospy.Publisher('/position_cmd', PositionCommand, queue_size=10) poscom = PositionCommand() rate = rospy.Rate(20.0) i = 0 while not rospy.is_shutdown(): poscom.position.x = 2.5 * math.sin(math.pi * i / 400) poscom.position.y = 5 * math.sin(math.pi * i / 800) poscom.position.z = 2 poscom.velocity.x = 0 poscom.velocity.y = 0 poscom.velocity.z = 0 poscom.acceleration.x = 0 poscom.acceleration.y = 0 poscom.acceleration.z = 0 poscom.yaw = 0 poscom.jerk.x = 0 poscom.jerk.y = 0 poscom.jerk.z = 0 local_pos_pub3.publish(poscom) # Uncomment the following code to publish attitude target message # msg = AttitudeTarget() # q = tf.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, 0.5) # msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE | msg.IGNORE_PITCH_RATE | msg.IGNORE_YAW_RATE # msg.orientation.x = q[0] # msg.orientation.y = q[1] # msg.orientation.z = q[2] # msg.orientation.w = q[3] # msg.thrust = 0.75 # local_pos_pub3.publish(msg) rate.sleep() i += 1

poscom.acceleration.x = 0 poscom.acceleration.y = 0 poscom.acceleration.z = 0 poscom.yaw = 0 poscom.yaw_dot = 0 poscom.jerk.x = 0 poscom.jerk.y = 0 poscom.jerk.z = 0 local_pos_pub3.publish...

用python复现torch.nn.MultiheadAttention中参数key_padding_mask的功能

batch_size = query.size(0) seq_len = query.size(1) # 线性变换 query = self.q_linear(query) key = self.k_linear(key) value = self.v_linear(value) # 改变形状以便多头注意力计算 query = query....

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