lens composition:6p
时间: 2024-08-28 16:02:27 浏览: 33
镜头组合(Lens Composition,通常提到的是光学设计中的"6P")是指在一个相机镜头中使用了六个透镜元件的设计。"6P"代表这种设计采用的是六个玻璃透镜(Prisms,棱镜),它们被排列成一个特定的方式以达成高质量的图像成像。这样的设计能够有效地减少像差,如色散(不同颜色光的聚焦位置不同)、球差(光线沿不同径向方向的焦点不一致)等问题,提供更好的图像清晰度和色彩还原。6P镜头通常用于高端摄影镜头,特别是定焦镜头,因为它们能实现较小的体积和重量,同时保持光学性能优良。
相关问题
lens = len(strings) for i in range(0, lens): sum += ord(strings[i]) * 256 ** (lens - i - 1) return sum
这段代码的作用是计算字符串的字符编码总和。它首先使用`len(strings)`函数获取字符串的长度,并将其赋值给变量`lens`。然后通过循环遍历字符串中的每个字符,使用`ord()`函数获取字符的ASCII编码,并乘以`256 ** (lens - i - 1)`进行权重计算。最后将每个字符的权重相加得到总和,并将其返回。
def masked_softmax(X, valid_lens): if valid_lens is None: return nn.functional.softmax(X,dim=-1) else: shape = X.shape if valid_lens.dim() == 1: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, shape[1]) else: valid_lens = valid_lens.reshape(-1) X = d2l.sequence_mask(X.reshape(-1, shape[-1]), valid_lens, value=-1e6) return nn.functional.softmax(X.reshape(shape), dim=-1)
这是一个 PyTorch 中的函数 `masked_softmax`,它实现了 softmax 操作并考虑了有效长度(有效长度指的是在一个 batch 中,每个序列的真实长度,可能由于 padding 的存在而不同)。具体地,该函数的输入为一个形状为 `(batch_size, seq_len, n_classes)` 的张量 `X` 和一个形状为 `(batch_size,)` 或 `(batch_size, seq_len)` 的张量 `valid_lens`。如果 `valid_lens` 是 `None`,则表示所有序列都是有效的,直接对 `X` 进行 softmax 操作;否则,将 `valid_lens` 扩展为 `(batch_size, seq_len)` 的形状(如果原来就是这个形状则不变),并使用 `d2l.sequence_mask` 函数将超过有效长度部分的值设置为一个极大的负数,然后再对处理后的张量进行 softmax 操作。
其中,`d2l.sequence_mask` 函数实现了对一个张量中超过有效长度部分的值进行掩码的功能。具体地,对于一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的张量 `X` 和一个形状为 `(batch_size,)` 的张量 `valid_lens`,`d2l.sequence_mask(X, valid_lens, value=0)` 返回一个形状和 `X` 相同的张量,其中超过 `valid_lens` 的列的值都被设置为 `value`(默认为 0)。