dpc聚类python代码

DPC (Deep Point Cloud Clustering)是一种基于深度学习的点云聚类方法，它通常用于无监督地将点云数据划分为有意义的部分。以下是使用Python实现DPC的基本步骤，假设你已经安装了如PyTorch和ScanNet等相关的库：

# 导入必要的库
import torch
from torch_geometric.nn import fps, knn_graph, global_max_pool
from models.dpc import DPCModel
from datasets.scannet import ScanNetDataset

# 加载数据集
data = ScanNetDataset('path/to/your/dataset')

# 数据预处理，采样、构建邻接图等
data = data.subsample(n_samples=2048)  # 随机采样点数
edge_index = knn_graph(data.pos, k=20)  # 构建knn图
x = global_max_pool(data.x, edge_index)  # 特征池化

# 初始化DPC模型
model = DPCModel(num_clusters=data.num_classes)

# 将输入转换为张量
input_tensor = torch.tensor(x, dtype=torch.float32)

# 转为设备（GPU或CPU）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
input_tensor = input_tensor.to(device)

# 训练或预测阶段
with torch.no_grad():
    cluster_labels = model(input_tensor)  # 输出每个点的聚类标签