return_inverse是什么
时间: 2024-04-16 09:24:03 浏览: 20
`return_inverse` 是 `torch.unique` 函数的一个可选参数,用于返回每个输入元素在唯一值中的索引。
当 `return_inverse=True 时,`torch.unique` 函数将两个张量:唯一值的张和一个索引的张量。唯一值的张量包含了输入张量中的所有唯一值,并按照它们在输入中的出现顺序排列。索引的张量是一个与输入张量形状相同的张量,其中每个元素表示对应位置在唯一值中的索引。
例如,假设有一个一维张量 `x` 如下所示:
```python
x = torch.tensor([2, 1, 3, 2, 1, 3])
```
使用 `torch.unique(x, return_inverse=True)` 将返回两个张量,结果如下所示:
```python
tensor([2, 1, 3])
tensor([0, 1, 2, 0, 1, 2])
```
在这个例子中,唯一值的张量是 `[2, 1, 3]`,而索引的张量 `[0, 1, 2, 0, 1, 2]` 表示每个元素在唯一值中的索引。换句话说,索引 `[0, 1, 2]` 分别对应唯一值 `[2, 1, 3]`。通过这种方式,我们可以根据唯一值的索引来重构输入张量。
相关问题
那多维下的return_inverse
在多维情况下,`torch.unique` 函数的 `return_inverse=True` 参数将按照沿指定维度的顺序返回输入张量中的唯一值,并返回每个元素在唯一值中的索引。
例如,假设有一个三维张量 `x` 如下所示:
```python
x = torch.tensor([[[2, 1, 3],
[2, 1, 3]],
[[4, 5, 6],
[4, 5, 6]],
[[7, 8, 9],
[7, 8, 9]]])
```
使用 `torch.unique(x, dim=0, return_inverse=True)` 将返回两个张量,结果如下所示:
```python
tensor([[[2, 1, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]])
tensor([[0, 0],
[0, 0],
[0, 0]])
```
在这个例子中,唯一值的张量是 `[[2, 1, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]`,而索引的张量 `[[0, 0], [0, 0], [0, 0]]` 表示每个元素在唯一值中的索引。换句话说,索引 `[0, 0]` 分别对应唯一值 `[[2, 1, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]`。通过这种方式,我们可以根据唯一值的索引来重构输入张量。
这段代码的含义int ljz_alg_process(c674x_inverse_t *handle, image_inverse_frame_t *param1, image_inverse_state_t *param2) { c674x_inverse_t *c674x_inverse=handle; int i,j; int width = c674x_inverse->width; int height= c674x_inverse->height; /*1.************packed BGR to B, G and R planar********************/ pkRGB2plRGB(param1->pInImage, c674x_inverse->pImgSrcB, c674x_inverse->pImgSrcG, c674x_inverse->pImgSrcR, width, height); /*2.******************** process the pixels************************/ for (i=0; i<height; i++) { unsigned char *pSrcRowB = c674x_inverse->pImgSrcB + i*width; unsigned char *pSrcRowG = c674x_inverse->pImgSrcG + i*width; unsigned char *pSrcRowR = c674x_inverse->pImgSrcR + i*width; unsigned char *pDstRowB = c674x_inverse->pImgDstB + i*width; unsigned char *pDstRowG = c674x_inverse->pImgDstG + i*width; unsigned char *pDstRowR = c674x_inverse->pImgDstR + i*width; for (j=0; j<width; j++) { pDstRowB[j] = 255 - pSrcRowB[j]; pDstRowG[j] = 255 - pSrcRowG[j]; pDstRowR[j] = 255 - pSrcRowR[j]; } } /*3.****************planar B, G and R to packed BGR******************/ plRGB2pkRGB(param1->pOutData, c674x_inverse->pImgDstB, c674x_inverse->pImgDstG, c674x_inverse->pImgDstR, width, height); param2->width = width; param2->height= height; return 0; }
这段代码是一个函数,函数名为`ljz_alg_process`,接收三个参数:`c674x_inverse_t *handle`,`image_inverse_frame_t *param1`,`image_inverse_state_t *param2`。该函数的作用是将输入图像的像素值进行反相处理(即将像素值取反),然后输出到目标图像中。具体实现过程如下:
1. 调用函数`pkRGB2plRGB`,将输入图像的像素从压缩的BGR格式转换为B、G、R三个分量的格式,存储到`c674x_inverse`结构体的对应成员变量中。
2. 对每个像素进行处理,具体实现是将B、G、R三个分量的值分别取反(即255减去原值),然后存储到目标图像的对应位置。
3. 调用函数`plRGB2pkRGB`,将处理后的像素从B、G、R三个分量的格式转换为压缩的BGR格式,存储到输出图像中。
4. 最后将输出图像的宽和高分别存储到`param2`结构体的成员变量中,并返回0表示处理成功。
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