img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float() 什么意思

这行代码的意思是将一个numpy数组 mask1 转换为 tensor 类型后与 tensor 类型的图像 img 进行逐元素相乘。得到的结果是一个与原图大小相同的 tensor，其中 mask1 的每个元素都与 img 对应位置的元素相乘得到。这种操作可以实现对图像中特定区域进行遮罩或滤波等处理。

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img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float()报错：The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 2

这个错误的原因是img的第三个维度的大小为3，而mask1的第三个维度的大小为1，两个 tensor 的形状不匹配。你需要将 mask1 的形状改为与 img 相同的形状，比如可以将 mask1 在第三个维度上扩展为3，如下所示：

mask1 = np.expand_dims(mask1, axis=2)
img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float()

解释代码：def mask_random(img): # 生成随机掩膜 mask1 = np.ones((image_size, image_size, 3)) h = 50 w = 50 x1 = np.random.randint(image_size - h) y1 = np.random.randint(image_size - w) mask1[x1:x1 + h, y1:y1 + w:] = 0 # 遮罩区域像素值赋0 mask1 = mask1.transpose(2, 0, 1) img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float() return img_masked1, mask1

def mask_random(img) 的代码解释：

这是一个名为 mask_random 的 Python 函数，它接受一个图片参数 img。

这个函数的作用是对输入的图片进行随机遮挡。

在函数内部，它首先获取图片的宽和高，然后使用一个随机数生成器生成一个矩形区域的左上角和右下角坐标。

接着，函数会将这个矩形区域内的像素值设为 0，即将其遮挡。

最终，函数返回被遮挡后的图片（在原图上进行了修改）。