torch.unsqueeze 对应numpy

时间: 2023-10-16 17:01:17 浏览: 106
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Pyorch之numpy与torch之间相互转换方式

torch.unsqueeze 在 PyTorch 中的功能类似于 numpy 的 np.expand_dims。它用于在给定维度上增加一个维度。例如，如果有一个形状为 (3, 4) 的张量，使用 torch.unsqueeze(dim=0) 将会得到一个形状为 (1, 3, 4) 的张量，其中在第 0 维上增加了一个维度。这与 numpy 的 np.expand_dims(arr, axis=0) 的功能相同。
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为以下每句代码做注释：device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # 读取类别标签与索引的对应关系 try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) #...

为以下每句代码做注释：import torch from model import resnet152 from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt import json device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # 读取class_indices.json文件，获取类别标签 try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) ...

def evaluate(self, datloader_Test): Image_Feature_ALL = [] Image_Name = [] Sketch_Feature_ALL = [] Sketch_Name = [] start_time = time.time() self.eval() for i_batch, sanpled_batch in enumerate(datloader_Test): sketch_feature, positive_feature= self.test_forward(sanpled_batch) Sketch_Feature_ALL.extend(sketch_feature) Sketch_Name.extend(sanpled_batch['sketch_path']) for i_num, positive_name in enumerate(sanpled_batch['positive_path']): if positive_name not in Image_Name: Image_Name.append(sanpled_batch['positive_path'][i_num]) Image_Feature_ALL.append(positive_feature[i_num]) rank = torch.zeros(len(Sketch_Name)) Image_Feature_ALL = torch.stack(Image_Feature_ALL) for num, sketch_feature in enumerate(Sketch_Feature_ALL): s_name = Sketch_Name[num] sketch_query_name = '_'.join(s_name.split('/')[-1].split('_')[:-1]) position_query = Image_Name.index(sketch_query_name) distance = F.pairwise_distance(sketch_feature.unsqueeze(0), Image_Feature_ALL) target_distance = F.pairwise_distance(sketch_feature.unsqueeze(0), Image_Feature_ALL[position_query].unsqueeze(0)) rank[num] = distance.le(target_distance).sum() top1 = rank.le(1).sum().numpy() / rank.shape[0] top10 = rank.le(10).sum().numpy() / rank.shape[0] print('Time to EValuate:{}'.format(time.time() - start_time)) return top1, top10

然后，函数遍历所有的素描特征，并根据素描路径推断出对应的正样本路径，并在图像名称列表中查找该路径所对应的索引。然后，函数使用F.pairwise_distance计算素描特征与所有正样本特征之间的距离，并使用F.pairwise_...

from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 种子词列表 seed_words = ['个人信息', '隐私', '泄露', '安全'] # 加载微博用户文本语料（假设存储在weibo1.txt文件中） with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = f.readlines() # 预处理文本语料，获取每个中文词汇的词向量 corpus_vectors = [] for text in corpus: # 使用BERT分词器将文本分成词汇 tokens = tokenizer.tokenize(text) # 将词汇转换为对应的id input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 将id序列转换为PyTorch张量 input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(input_ids) last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :] avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1) corpus_vectors.append(avg_pooling.numpy()) # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度 similarity_threshold = 0.8 privacy_words = set() for seed_word in seed_words: # 将种子词转换为对应的id seed_word_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(seed_word)) # 将id序列转换为PyTorch张量，并增加batch size维度 seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算种子词的词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(seed_word_ids) last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :] avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1) seed_word_vector = avg_pooling.numpy() # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度 for i, vector in enumerate(corpus_vectors): sim = cosine_similarity([seed_word_vector], [vector])[0][0] if sim >= similarity_threshold: privacy_words.add(corpus[i]) print(privacy_words) 上述代码运行后报错了，报错信息：ValueError: Found array with dim 3. check_pairwise_arrays expected <= 2. 怎么修改？

input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(input_ids) last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :] avg_pooling = torch.mean...

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_...

for z in range(len(output_arr_2_32_32)): output_arr_i = output_arr_2_32_32[z] # 获取当前数据样本 output_arr_i = np.array(output_arr_i) # 将数据样本转换为 NumPy 数组 output_arr_i = torch.from_numpy(output_arr_i).float() # 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量，并将其数据类型转换为浮点型 output_arr_i = output_arr_i.unsqueeze(0) # 在第一维上添加一个维度，以便将其传递给神经网络进行计算 modified_output_arr.append(output_arr_i) # 将处理后的数据样本添加到列表中，以便在后续的计算中使用 print(len(modified_output_arr)) # 以上步骤的目的是将指定group中的输出数组切片，转换成pytorch张量，并添加到modified列表里，这个列表目前只能储存一个group的数组 # modified列表的储存格式为：modified_input_arr[i]指代第i + 1个切片，最终该列表的数据要按顺序并入总列表中 # 至此，一个group的输入和输出数据都按顺序放入了modified列表中，现需要将每个输入输出数据一一对应放入最大的列表中 for n in range(len(modified_input_arr)): range_input.append(modified_input_arr[n]) # 将输入数据放入大列表中 for n in range(len(modified_output_arr)): range_output.append(modified_output_arr[n]) # 将输入数据放入大列表中

在此之后，需要将每个输入输出数据一一对应放入最大的列表中，即将modified_input_arr和modified_output_arr中的数据按顺序放入range_input和range_output中。最终，range_input和range_output是按顺序...

def predict(im0s): # 进行推理 img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # 初始化img _ = model(img.half() if half else img) if device.type != 'cpu' else None # 运行一次模型 # 设置数据加载器并进行推理 img = letterbox(im0s, new_shape=imgsz)[0] # 对输入图像进行resize img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR转RGB, 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) # 返回具有相同数据和顺序的相同形状数组 img = torch.from_numpy(img).to(device) # 将numpy数组转换为张量并传递到设备上 img = img.half() if half else img.float() # 数据类型转换为float16或float32 img /= 255.0 # 将像素值从0-255映射到0.0-1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 给张量添加一个额外的纬度，输出新的张量 # 进行推理 pred = model(img)[0] # 应用非极大值抑制 pred = non_max_suppression(pred, opt_conf_thres, opt_iou_thres) # 处理检测结果 ret = [] for i, det in enumerate(pred): # 每张图片有多个检测结果 if len(det): # 将检测框位置从img_size调整到原始图像大小 det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round() # 输出结果 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]}' # 输出结果的标签信息 prob = round(float(conf) * 100, 2) # 置信度转换 ret_i = [label, prob, xyxy] # 将结果存入list ret.append(ret_i) # 返回信息：标签信息 'face' 'smoke' 'drink' 'phone'，对应的置信度和位置信息（检测框） return ret

这段代码看起来像是对一个目标检测模型进行推理的代码。具体来说，输入一张图片，经过一系列处理（包括resize、数据类型转换等），然后通过模型得到预测结果。这些预测结果经过非极大值抑制后，再进行位置调整和输出...

这段pytorch代码一直报错type object 'datetime.datetime' has no attribute 'datetime'，我该怎么调整呢？这是什么原因呢？最后生成一组数据让我看看修改是否可行def add_week_feature(data): data = np.load(flow_file) T_ =data['data'] week_feature = torch.zeros((T_.shape[0], 1)) for i in range(T_.shape[0]): date_str = '2016-01-01 00:00:00' date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date += datetime.timedelta(minutes=5*i) week = date.weekday() week_feature[i] = week + 1 week_feature = week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, 307, 12, 1) week_feature = week_feature.reshape(16992,307,12,1) data= torch.cat((data, week_feature), dim=-1) return data

如果您的数据是 .npy 或 .npz 格式，可以使用 torch.from_numpy 函数将其转换为 PyTorch 张量。 下面是修改后的代码： python import torch import numpy as np import datetime def add_week_feature...

for img_test in img_list: img_test_path = os.path.join(path_test, img_test) img_PIL = Image.open(img_test_path) img_tensor4D = transform(img_PIL) img_tensor4D.unsqueeze_(0) img_tensor4D = img_tensor4D.to(device) out = net(img_tensor4D) _, pred_test = torch.max(out, dim=1) new_img_path = os.path.join(new_dirs, labels_list[pred_test]) # 将原始图片复制到新的路径和文件名。 shutil.copyfile(img_test_path, new_img_path+'.jepg')这段代码怎么总是不按预期效果来

这段代码的目的是对测试集中的图片进行预测，并将预测结果对应的图片复制到新的路径和文件名。可能有几个原因导致代码不按预期工作： 1. 数据路径或文件名错误：请确保path_test和new_dirs是正确设置的，并且...

ValueError: Target size (torch.Size([8])) must be the same as input size (torch.Size([8, 7, 1920, 7]))，如何修改正确代码

labels = torch.LongTensor(labels) # 将numpy数组转换为LongTensor labels = labels.unsqueeze(1) # 添加维度变成(batch_size, 1) 记得检查你的数据预处理部分，确保目标张量的形状符合模型期望。如果还是不...
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上述代码报错了，怎么修改？报错信息：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 330, in <module> outputs = model(seed_word_ids) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py", line 974, in forward batch_size, seq_length = input_shape ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

在上述代码中，我们将 seed_word_ids 的创建方式改为了 seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0)，以增加batch size维度。同时，我们将 seed_word_ids 的创建放到了for循环内，以便在处理...

请帮我更改yolov5的detect.py函数，将其封装为能够对rtsp流进行检测，同时在模型检测到目标物体之后能够实时返回对应帧的图片以及指定几帧内的视频的函数...

img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = model(img)[0] pred = non...

假设我现在要使用pytorch框架做深度学习，已知我有一些火焰图像，还有一张excel表格，命名为"CDS.csv"，在表格中有一列参数，标题为“temperature”，一张火焰图像对应表格中的一行参数，也就是说，我要通过图像识别，使卷积神经网络在接收到火焰图像时，自动判断它对应的参数是多少，不使用GPU，使用CPU加速，请以此为背景，写出完整的代码，并加上注释，并且解释每个变量代表的含义

inputs = transform(Image.open('new_flame.jpg')).unsqueeze(0) outputs = model(inputs) print('Temperature: %.2f' % outputs.item()) 在这个例子中，我们使用了一个简单的卷积神经网络模型对火焰图像...

假设我现在要使用pytorch框架做深度学习，已知我有一些火焰图像，还有一张excel表格，命名为"CDS.csv"，在表格中有一列参数，这列参数的标题为“temperature”，每一张火焰图像对应“temperature”列中的一行参数，也就是说，我要通过图像识别，使卷积神经网络在接收到火焰图像时，自动判断它对应的参数是多少，不使用CUDA，使用CPU加速，请以此为背景，写出完整的代码，并加上注释，并且解释每个变量代表的含义

接下来，我们需要定义一个自定义数据集类，用于加载图片和对应的温度参数： python class FlameDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, root_dir, transform=None): self.df = pd.read_csv(csv_file)...

用pytorch写一个用卷积神经网络分类的python代码，数据集有337183组1*33维的数据，其中前32列为数据，最后1列为对应的标签，总共5类标签，即分成5类。

好的，这是一个关于卷积神经网络分类的 Python 代码，它使用 PyTorch 框架： ...torch.save(torch.from_numpy(data), "my_data.pth") 这里假设数据文件名为 my_data.csv，格式与您的描述相符。

test函数对应融合阶段，用于融合红外与可见光图像。在函数中，需要实例化测试集、加载模型参数，融合测试集中的红外与可见光图像，并将其保存到result文件夹中。给出python代码

infrared = torch.from_numpy(infrared.transpose((2, 0, 1))).float() visible = torch.from_numpy(visible.transpose((2, 0, 1))).float() # 添加批次维度 infrared = infrared.unsqueeze(0) visible = ...

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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。