torch.cat和torch.add

时间: 2024-04-02 21:30:32 浏览: 18
torch.cat是PyTorch中的一个函数,用于将多个张量沿指定维度进行拼接。它接受一个张量列表作为输入,并返回一个拼接后的张量。拼接的维度可以通过dim参数指定。 torch.add是PyTorch中的一个函数,用于执行张量的逐元素相加操作。它接受两个张量作为输入,并返回一个新的张量,其中每个元素是对应位置上两个输入张量元素的和。
相关问题

torch.cat和torch.add区别

torch.cat()和torch.add()是PyTorch中两个不同的函数,它们的作用和用法也不同。 torch.cat()函数用于沿着指定的维度对输入的张量进行拼接。拼接的维度可以通过参数指定,如引用中所示。这个函数适用于将多个张量按照指定的维度拼接在一起,形成一个新的张量。例如,可以使用torch.cat()函数将两个3x224x224的张量在维度0上拼接,形成一个6x224x224的张量。 而torch.add()函数则是用于对两个尺寸相同的张量进行逐元素相加操作。这个函数适用于对两个张量进行逐元素的加法运算,得到一个新的张量。例如,可以使用torch.add()函数将两个尺寸相同的3x224x224的张量进行逐元素相加,得到一个新的3x224x224的张量。 所以,torch.cat()和torch.add()的主要区别在于它们的功能和用途不同,一个是用于拼接张量,一个是用于逐元素相加。

torch.cat和加法

torch.cat是PyTorch中的一个函数,用于沿着给定的维度拼接张量。具体来说,torch.cat((A, B), 0)表示按维度0(行)拼接A和B,即竖着拼接,A在上,B在下。而torch.cat((A, B), 1)表示按维度1(列)拼接A和B,即横着拼接,A在左,B在右。需要注意的是,拼接的两个张量在拼接维度上必须具有相同的数值。另外,torch.add是PyTorch中的加法运算函数,可以用来对两个张量进行元素级的加法运算。当提供输出作为参数时,可以将加法的结果保存到指定的张量中。值得注意的是,任何改变张量的操作方法都是以后缀_结尾的。

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class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """ Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping and attention mechanism """ def init(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().init() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() # Add attention module self.attentions = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 # Add attention module for each scale self.attentions.append(Attention(mlp_spec[-1])) self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method def forward(self, xyz, features): """ :param xyz: (B, N, 3) xyz coordinates of the points :param features: (B, N, C) input features :return: (B, npoint, mlp[-1]) tensor """ new_features_list = [] for i in range(len(self.groupers)): grouper = self.groupers[i] mlp = self.mlps[i] attention = self.attentions[i] # Group points and features grouped_xyz, grouped_features = grouper(xyz, features) # Apply MLP to each group grouped_features = mlp(grouped_features) # Apply attention mechanism to the features of each group grouped_features = attention(grouped_features) # Perform pooling over each group if self.pool_method == 'max_pool': pooled_features = torch.max(grouped_features, dim=2)[0] else: pooled_features = torch.mean(grouped_features, dim=2) new_features_list.append(pooled_features) # Concatenate features from different scales new_features = torch.cat(new_features_list, dim=1) return new_features在该类中使用的QueryAndGroup类会主动将该类所继承的父类的返回值传入QueryAndGroup类中的forward函数吗

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