torch.arange.repeat

`torch.arange.repeat` 不是一个有效的 PyTorch 函数。`torch.arange` 函数返回一个从 `start` 开始，以 `step` 为步长，到 `end` 结束（不包括 `end`）的一维张量。而 `repeat` 方法则是将张量沿着指定的维度重复指定次数。

下面是一个使用 `torch.arange` 和 `repeat` 的例子：

import torch

x = torch.arange(0, 5)
y = x.repeat(3, 1)  # 沿着第一维重复 3 次，第二维不变
print(y)

输出：

tensor([[0, 1, 2, 3, 4],
        [0, 1, 2, 3, 4],
        [0, 1, 2, 3, 4]])

相关问题

if self.num_pos_feats_x != 0 and self.num_pos_feats_y != 0: y_embed = torch.arange(h, dtype=torch.float32, device=x.device).unsqueeze(1).repeat(b, 1, w) x_embed = torch.arange(w, dtype=torch.float32, device=x.device).repeat(b, h, 1) z_embed = depth.squeeze().to(dtype=torch.float32, device=x.device)

这段代码是深度学习中的PyTorch代码，它用于生成图像的位置编码（Positional Encoding）。其中，输入x是一个大小为[b, c, h, w]的四维张量，表示一个批次中的多个图像，其中b表示批次大小，c表示通道数，h和w分别表示图像的高和宽。depth是一个大小为[b, h, w]的三维张量，表示每个像素点的深度值。

这段代码首先判断图像的高和宽是否为0，如果不为0，则生成y_embed和x_embed两个三维张量。其中，y_embed的形状为[b, h, w]，表示每个像素点在y轴上的位置编码；x_embed的形状为[b, h, w]，表示每个像素点在x轴上的位置编码。这里使用了PyTorch中的arange函数和repeat函数来生成位置编码。

接着，代码将depth三维张量压缩成二维张量，并转换成float32类型，并赋值给z_embed。最后返回x、y和z三个位置编码的张量。这些位置编码可以用于卷积神经网络中的自注意力机制（Self-Attention）中，帮助模型学习到图像的位置信息。

def __call__(self, pred, label): B = len(label) pred_shape = pred.shape repeat = pred.shape[1]//3200 pred = pred.view(pred_shape[0]*repeat, pred_shape[1]//repeat) label = torch.stack([label]*repeat, dim=1).view(B*repeat) B = len(label) pred = self.model(pred) max_data, max_idx = torch.topk(pred, k=2, dim=1) pred_true = max_idx[:,0]==label pred_false = max_idx[:, 0] != label loss_true = pred[torch.arange(B), label][pred_true]-pred[torch.arange(B), max_idx[:, 1]][pred_true]+self.margin loss_true = torch.sum(loss_true.mul(self.mul))/(len(loss_true)+1e-5) loss_false = (pred[torch.arange(B), label][pred_false]-pred[torch.arange(B), max_idx[:,0]][pred_false]+self.margin) loss_false = loss_false[loss_false>0] loss_false = torch.sum(loss_false.mul(self.mul))/(len(loss_false)+1e-5) loss = loss_true + loss_false return loss

这段代码定义了一个类的 __call__ 方法，用于计算模型的损失函数。其中传入的参数 pred 是模型的预测结果，label 是真实标签。首先计算 Batch size B 和预测结果的形状 pred_shape，然后根据 repeat 变量将预测结果 pred 和标签 label 进行重复，以便与原始的输入数据形状匹配。然后将预测结果 pred 输入到模型 self.model 中进行计算，得到模型输出 pred。接着使用 torch.topk() 函数找到每个样本中预测概率最大的两个类别的索引 max_idx，以及对应的预测概率 max_data。然后分别计算预测正确的样本的损失和预测错误的样本的损失。对于预测正确的样本，损失等于模型输出中对应类别的预测概率减去次大的预测概率加上 margin，并且将所有样本的损失相加并除以样本数得到平均损失 loss_true。对于预测错误的样本，只有当模型对正确类别的预测概率小于次大的预测概率加上 margin 时才计算损失，并将所有样本的损失相加并除以样本数得到平均损失 loss_false。最后将 loss_true 和 loss_false 相加得到总的损失 loss，并返回该值作为模型的训练目标。