torch rotate

时间: 2024-07-06 18:00:36 浏览: 172
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torch-1.0.0

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`torch.rotate` 是 PyTorch 中的一个功能，用于在给定的张量上执行旋转操作。它主要用于处理一维或二维数据，比如图像或向量，可以按照指定的角度顺时针或逆时针旋转。这个函数可以接受一个张量（Tensor）和一个旋转角度（angle），通常以弧度为单位。以下是一个简单的使用示例： ```python import torch tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rotated_tensor = torch.rotate(tensor, angle=math.pi/2) # 90度顺时针旋转 ```
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nssa_loss = torch.mean(torch.logsumexp(score * self.nssa_lambda, dim=-1)) # margin loss margin_loss = torch.mean(F.relu(self.margin + pos_score - neg_score)) return margin_loss + nssa_loss def ...

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

4. 使用PIL库的rotate函数对每张图像进行旋转，并指定旋转角度。 5. 将旋转后的图像再次转换成Tensor格式，并将像素值转换到[-1, 1]的范围。 6. 将旋转后的所有图像数据存储在一个列表中。 7. 使用torch.stack函数将...

使用torch定义一个包含自编码器损失和自对抗负采样损失函数的模型，(自对抗负采样损失采用RotatE中的负采样策略)并给出实例看如何使用模型

这里以RotatE中的负采样策略为例： python class NegativeSampling(nn.Module): def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim, margin=1.0, corruption_rate=0.5): super(NegativeSampling...

/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py:14: DeprecationWarning: Please use rotate from the scipy.ndimage namespace, the scipy.ndimage.interpolation namespace is deprecated. from scipy.ndimage.interpolation import rotate Traceback (most recent call last): File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 509, in <module> ddpm = DDPM(device, beta_1, beta_T, T, drop_prob=0.1) File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 309, in __init__ self.model = UNet(T).to(device) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1145, in to return self._apply(convert) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 820, in _apply param_applied = fn(param) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1143, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为 Torch 没有启用 CUDA 编译。CUDA 是用利用 GPU 运行深度学习型的技术，所以如果你想在 GPU 上运行代码，你需要确保 Torch 已经启用了 CUDA。 要解决个问题，你可以按照以下步骤操作： 1. 确保你的...

File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/utils/kitti_utils.py", line 61, in rotate_pc_along_y_torch pc[:, :, [0, 2]] = torch.matmul(pc_temp, R.permute(0, 2, 1)) # (N, 512, 2) RuntimeError: cublas runtime error : the GPU program failed to execute at /pytorch/aten/src/THC/THCBlas.cu:441

这个错误可能是由于GPU程序执行失败导致的，可能是由于GPU资源不足或内存不足导致的。你可以尝试以下方法解决问题： 1. 检查你的GPU的内存使用情况，是否有足够的内存来运行程序。 2. 尝试减少你的数据集的大小或...

def RotatE(self, head, relation, tail, mode): # RotatE模型实现 pi = 3.14159265358979323846 # head: (1024,1,2000) tail: (1024,1,2000) relation: (1024,256,1000) re_head, im_head = torch.chunk(head, 2, dim=2) # 分块 实数域和复数域 re_tail, im_tail = torch.chunk(tail, 2, dim=2) # Make phases of relations uniformly distributed in [-pi, pi] 关系嵌入的相位在[-pi, pi]之间均匀初始化 # 关系的复数通过欧拉方程实现 cos(θ) + isin(θ) 这样可以限定关系的模长为1 phase_relation = relation/(self.embedding_range.item()/pi) # 一个trick,目的应该是把实体和关系拉齐到同一级别（由于关系这里进行了cos/sin计算） re_relation = torch.cos(phase_relation) # cos(θ) im_relation = torch.sin(phase_relation) # sin(θ) if mode == 'head-batch': re_score = re_relation * re_tail + im_relation * im_tail im_score = re_relation * im_tail - im_relation * re_tail re_score = re_score - re_head im_score = im_score - im_head else: re_score = re_head * re_relation - im_head * im_relation im_score = re_head * im_relation + im_head * re_relation re_score = re_score - re_tail im_score = im_score - im_tail score = torch.stack([re_score, im_score], dim = 0) # score: tensor(2,1024,256,1000) score = score.norm(dim = 0) # 二范数 score: tensor(1024,256,1000) score = self.gamma.item() - score.sum(dim = 2) # score: tensor(1024,256) return score解释

这段代码实现了RotatE模型，用于知识图谱中的关系预测。该模型主要通过将实体和关系表示为复数向量，并将关系的相位初始化为[-pi,pi]之间的均匀分布，限制关系的模长为1。在得到实体、关系的复数向量后，根据不同的...

class GraspDatasetBase(torch.utils.data.Dataset): """ An abstract dataset for training GG-CNNs in a common format. """ def __init__(self, output_size=300, include_depth=True, include_rgb=False, random_rotate=False, random_zoom=False, input_only=False): """ :param output_size: Image output size in pixels (square) :param include_depth: Whether depth image is included :param include_rgb: Whether RGB image is included :param random_rotate: Whether random rotations are applied :param random_zoom: Whether random zooms are applied :param input_only: Whether to return only the network input (no labels) """ self.output_size = output_size self.random_rotate = random_rotate self.random_zoom = random_zoom self.input_only = input_only self.include_depth = include_depth self.include_rgb = include_rgb self.grasp_files = [] if include_depth is False and include_rgb is False: raise ValueError('At least one of Depth or RGB must be specified.')

这段代码是一个抽象类 GraspDatasetBase，用于在一个通用的格式中训练 GG-CNNs。该类的构造函数包含了多个参数，例如输出图像的大小、是否包括深度图像、是否包括 RGB 图像、是否进行随机旋转、是否进行随机缩放以及...

rotate模型代码

在深度学习中，"rotate"通常是指数据增强的一种方式，即对图像进行旋转操作，这有助于模型更好地泛化到不同角度的输入。如果你想要在代码中实现这个功能，特别是在使用像PyTorch或TensorFlow这样的库，你可以这样做...

class RotatE_AutoNeg(nn.Module): def __init__(self, nentity, nrelation, hidden_dim, gamma): super(RotatE_AutoNeg, self).__init__() self.nentity = nentity self.nrelation = nrelation self.hidden_dim = hidden_dim self.gamma = gamma self.embedding_range = nn.Parameter( torch.Tensor([(self.gamma + 2.0) / (self.hidden_dim * 2)]), requires_grad=False) # 计算初始化范围 self.entity_emb = nn.Embedding(self.nentity, self.hidden_dim) # 设置维度 self.relation_emb = nn.Parameter(torch.Tensor(self.nrelation, self.hidden_dim)) # 实体初始化，服从（a,b）的均匀分布 nn.init.uniform_( tensor=self.entity_emb.weight.data, a=-self.embedding_range.item(), b=self.embedding_range.item() ) # 关系初始化，服从（a,b）的均匀分布 nn.init.uniform_( tensor=self.relation_emb.data, a=-self.embedding_range.item(), b=self.embedding_range.item() )解释

这是一个基于PyTorch的RotatE_AutoNeg模型的定义。具体来说，这个模型包含以下几个部分： - nentity：知识图谱中实体的数量 - nrelation：知识图谱中关系的数量 - hidden_dim：实体和关系向量的维度 - gamma：损失...

model = RotatE(num_entities=num_entities, num_relations=num_relations, embedding_dim=embedding_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails in train_data_loader: optimizer.zero_grad() loss = model.nssa_loss(pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))对示例中的数据集给出示范

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): for pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails in train_data_...

使用PyTorch实现LeNet网络。   使用实验7的 Fashion MNIST 对LeNet进行训练和测试。优化算法采用SGD或Adam。    torch.optim.SGD 或 torch.optim.Adam。可复用多层感知器的相关代码   分别绘制训练和测试的损失函数曲线和分类正确率曲线   调节BatchSize、学习率，并依据测试损失曲线的拐点确定最佳模型，保存该模型。   使用测试集测试所保存模型的性能，以混淆矩阵展示。   扩展任务：以旋转的方式扩充测试集，在前述最佳模型上测试扩充后

test_loader_rotate = torch.utils.data.DataLoader(test_set_rotate, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loss, test_accuracy = test(model, device, test_loader_rotate, criterion) print('Test Loss ...

使用Python对RotatE进行修改，只需要三元组损失的部分，不需要实体关系向量表示，并给出代码示例

好的，以下是使用Python对RotatE进行修改，只保留三元组损失的部分，不需要实体关系向量表示的示例代码： python import torch import torch.nn as nn import numpy as np class RotatELoss(nn.Module): def _...

使用Python仿照知识表示学习RotatE的模型构建一个获取三元组信息的损失函数(只需要损失函数，不需要实体关系表示)，以便于与自编码器的重构误差结合，构成总的优化损失

好的，以下是一个使用Python实现的RotatE模型的三元组损失函数： python import torch import torch.nn.functional as F def calc_triplet_loss(pos_scores, neg_scores, margin): # 计算三元组损失 # pos_...
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