怎么检查segments参数的形状
时间: 2023-11-22 11:55:20 浏览: 22
您可以使用以下代码检查`segments`参数的形状:
```python
import torch
# 假设segments是一个PyTorch张量
print(segments.shape)
```
`segments`的形状应该是一个一维张量,其长度等于输入文本中token的数量。例如,如果您有一个大小为[batch_size, sequence_length]的输入张量,则`segments`的形状应该是[batch_size, sequence_length],其中每个元素表示对应token所属的segment编号。
相关问题
class matplotlib.collections.LineCollection(segments, *, zorder=2, **kwargs)
`LineCollection` 是 `matplotlib` 库中的一个集合类型,用于绘制多条线段。它基本上是一组线段的容器,每个线段由一对点表示。可以通过传递 `segments` 参数来指定这些点,该参数应该是一个形状为 `(N, 2, 2)` 的数组,其中 `N` 是线段的数量,`2` 表示每个线段由两个点组成,每个点由两个坐标值表示。
`LineCollection` 的常用参数包括:
- `zorder`:绘制顺序,越大越后绘制,默认为 `2`。
- `linewidths`:线宽,默认为 `None`。
- `colors`:线段颜色,默认为 `None`。
- `linestyles`:线段样式,默认为 `'solid'`。
- `antialiased`:是否使用抗锯齿技术,默认为 `False`。
- `capstyle`:线段端点样式,默认为 `'butt'`。
- `joinstyle`:线段连接点样式,默认为 `'miter'`。
除此之外,还可以传递其他 `Line2D` 对象的参数,比如 `alpha`、`label` 等等。
import cv2 import torch import matplotlib.pyplot as plt from skimage.segmentation import slic from matplotlib.patches import Rectangle # 定义超像素数目 n_segments = 25 # 加载输入图像 args = {"image": r"D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\heart_dataset\1_blur\img-00003-00007.jpg"} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments = slic(image.transpose((1, 2, 0)), n_segments=n_segments) # 将超像素图像转换为掩膜 mask = torch.zeros_like(torch.from_numpy(image[0, :, :])) for i in range(n_segments): mask[segments == i] = i + 1 # 对掩膜进行处理,得到每个超像素块的区域 regions = [] for i in range(1, n_segments + 1): region = (mask == i).nonzero() if region.size(0) > 0: regions.append(region) # 绘制超像素块的区域 fig, ax = plt.subplots(1) ax.imshow(image.transpose((1, 2, 0))) for region in regions: x_min, y_min = region.min(dim=0)[0] x_max, y_max = region.max(dim=0)[0] rect = Rectangle((y_min, x_min), y_max - y_min, x_max - x_min, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add_patch(rect) plt.show(),上述代码出现问题:TypeError: Invalid shape (512, 3, 512) for image data
根据错误提示信息,可以看到 `ax.imshow()` 函数的参数形状不正确,期望的形状应该是 `(height, width, channels)`,但是实际传入的形状是 `(height, channels, width)`。
这是因为在对 `image` 进行超像素分割之后,使用了 `transpose` 函数将其转置为 `(height, width, channels)` 的形状,而在绘制图像时,又使用了 `transpose` 函数将其转置为 `(height, channels, width)` 的形状,导致了形状不匹配的问题。
解决方法是在绘制图像时,不再进行额外的转置操作,直接使用原始的图像数据即可,即:
```python
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(image) # 不再进行额外的转置操作
for region in regions:
x_min, y_min = region.min(dim=0)[0]
x_max, y_max = region.max(dim=0)[0]
rect = Rectangle((y_min, x_min), y_max - y_min, x_max - x_min,
linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')
ax.add_patch(rect)
plt.show()
```
这样就可以避免 `TypeError` 异常了。