torch.unique当dim=1时

当你使用`torch.unique()`函数时，设置`dim=1`表示在每一行上进行去重操作。下面是一个示例代码：

import torch

# 原始张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 2], [3, 3, 4], [1, 2, 3]])

# 去重并填充重复的地方为0
unique_tensor, _ = torch.unique(tensor, dim=1, return_inverse=True)
filled_tensor = torch.zeros_like(tensor)
filled_tensor[:] = unique_tensor

print(filled_tensor)

在这个示例中，我们使用`torch.unique()`函数在`dim=1`维度上进行去重操作，并通过设置`return_inverse=True`来获取去重后的唯一元素。然后，我们使用索引操作将去重后的唯一元素填充到全0张量中。

运行以上代码，你将得到去重并在重复的地方填充0的张量。

希望这次能够满足你的需求，如果还有其他问题，请随时提问！

相关问题

torch.unique指定dim没用

非常抱歉，我之前的回答有误。在早期版本的 PyTorch 中，`torch.unique` 函数是没有 `dim` 参数的。对于多维张量，可以使用 `torch.unique` 函数的返回结果和 `torch.cat` 函数来实现根据维度去重的操作。

下面是一个示例代码，演示如何根据维度对多维张量进行去重：

import torch

# 创建一个多维张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 2, 1], [1, 2, 3]])

# 根据第一维度进行去重
unique_values, _ = torch.unique(torch.cat((x,), dim=0), dim=0, return_inverse=True)

# 打印去重后的张量
print("去重后的张量：")
print(unique_values)

运行以上代码，会输出去重后的张量：

去重后的张量：
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 2, 1]])

在这个示例中，我们首先使用 `torch.cat` 函数将原始张量在指定维度上进行拼接，然后再使用 `torch.unique` 函数对拼接后的张量进行去重操作。最后，我们得到了在指定维度上去重后的张量。

请注意，由于拼接操作可能会导致原始张量的形状发生变化，因此需要根据实际情况调整和处理数据。

import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from scipy import ndimage def do_sp_pooling(one_feat_img, one_sp_info): img_size = one_feat_img.shape num_units = img_size[0] * img_size[1] dim = img_size[2] one_feat_img = one_feat_img.reshape(num_units, dim) img_size_org = one_sp_info['img_size'] pixel_ind_map = np.arange(num_units).reshape(img_size[0], img_size[1]) pixel_ind_map_org = ndimage.zoom(pixel_ind_map, [img_size_org[0]/img_size[0], img_size_org[1]/img_size[1]], order=0) pixel_ind_sps = one_sp_info['pixel_ind_sps'] num_sp = len(pixel_ind_sps) weight_pool_info = torch.zeros((num_sp, num_units), dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) for idx_sp in range(num_sp): pixel_ind_sp_one = pixel_ind_sps[idx_sp] ind_pixels_in_map = pixel_ind_map_org[pixel_ind_sp_one] _, uniqueIndex = np.unique(ind_pixels_in_map, return_inverse=True) frequency = np.bincount(uniqueIndex) / len(ind_pixels_in_map) frequency = frequency.astype(one_feat_img.dtype) freq_one_sp = torch.zeros(num_units, dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) freq_one_sp[ind_pixels_in_map] = torch.tensor(frequency, dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) weight_pool_info[idx_sp, :] = freq_one_sp one_feat_sps = torch.mm(weight_pool_info, one_feat_img) return one_feat_sps, weight_pool_info，根据上述代码，给出一个详尽的流程

这段代码实现了SP（super-pixel）Pooling的过程，其流程如下：

1.导入必要的库：torch，numpy和scipy中的ndimage。

2.定义一个名为do_sp_pooling的函数，该函数接收两个参数：一个特征图和一个super-pixel信息字典。

3.获取特征图的大小（img_size）和维度（dim），并将特征图重新调整为num_units * dim的形状。

4.获取原始图像的大小（img_size_org）和像素索引映射（pixel_ind_map_org），并使用ndimage.zoom函数将像素索引映射重新调整为原始图像的大小。

5.获取super-pixel信息中的像素索引（pixel_ind_sps）和super-pixel数量（num_sp）。

6.创建一个形状为num_sp * num_units的零张量weight_pool_info，用于存储每个super-pixel对应的像素的权重信息。

7.对于每个super-pixel：

a.获取该super-pixel的像素索引（pixel_ind_sp_one）。

b.使用像素索引映射获取每个像素在像素索引映射中的索引（ind_pixels_in_map）。

c.使用np.unique函数计算ind_pixels_in_map中的唯一值，并返回这些唯一值和它们在ind_pixels_in_map中的索引（uniqueIndex）。

d.使用np.bincount函数计算uniqueIndex中每个唯一值出现的频率，并将其除以ind_pixels_in_map的长度。

e.创建一个零张量freq_one_sp，其形状为num_units，用于存储当前super-pixel的像素在特征图中的权重信息。

f.将频率信息转换为张量，并将其存储到freq_one_sp中，使用ind_pixels_in_map作为索引。

g.将freq_one_sp存储到weight_pool_info的当前super-pixel行中。

8.将weight_pool_info与one_feat_img相乘，得到每个super-pixel的特征表示one_feat_sps。

9.返回one_feat_sps和weight_pool_info。