sumhyperdegree = sum(hyper_node_degree)
时间: 2024-04-16 22:25:33 浏览: 18
这行代码计算了一个列表 `hyper_node_degree` 中所有元素的总和,并将结果赋值给变量 `sumhyperdegree`。
在 Python 中,`sum()` 是一个内置函数,用于计算可迭代对象(比如列表、元组等)中所有元素的总和。在这里,`sum(hyper_node_degree)` 就是计算了列表 `hyper_node_degree` 中所有元素的总和。
最后,将计算结果赋值给变量 `sumhyperdegree` 可以在后续的代码中使用。
相关问题
讲一下tensorflow代码转为pytorch代码。def simulated_spectral9_camera_spectral_response_function(hyper_spectral_image,masked_response_function): masked_response_function = tf.cast(masked_response_function, dtype=hyper_spectral_image.dtype) ##9,31 hyper_spectral_image = hyper_spectral_image[:,1:-1, 1:-1,:] #裁切中心部分 batch_size,h,w,c = hyper_spectral_image.shape response3x3 = tf.reshape(masked_response_function,[3,3,31]) #padding到 h,w responsehxw = tf.tile(response3x3,[h//3,w//3,1]) response_img = hyper_spectral_image*responsehxw response_img = tf.reduce_sum(response_img,axis=-1)/ tf.reduce_sum(responsehxw,axis=-1) #,keepdims=True # 预期 shape: (batch, height, width, 1) return response_img
将 TensorFlow 代码转换为 PyTorch 代码,可以按照以下步骤进行:
1. 导入 PyTorch 库和相关模块:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
```
2. 将 `tf.cast` 方法替换为 `torch.Tensor.to()` 方法:
```python
# TensorFlow 代码
masked_response_function = tf.cast(masked_response_function, dtype=hyper_spectral_image.dtype)
# PyTorch 代码
masked_response_function = masked_response_function.to(hyper_spectral_image.dtype)
```
3. 将 `tf.reshape` 方法替换为 `torch.Tensor.view()` 方法:
```python
# TensorFlow 代码
response3x3 = tf.reshape(masked_response_function,[3,3,31])
# PyTorch 代码
response3x3 = masked_response_function.view(3, 3, 31)
```
4. 将 `tf.tile` 方法替换为 `torch.Tensor.repeat()` 方法:
```python
# TensorFlow 代码
responsehxw = tf.tile(response3x3,[h//3,w//3,1])
# PyTorch 代码
responsehxw = response3x3.repeat(h // 3, w // 3, 1)
```
5. 将 `tf.reduce_sum` 方法替换为 `torch.sum()` 方法:
```python
# TensorFlow 代码
response_img = tf.reduce_sum(response_img,axis=-1)/ tf.reduce_sum(responsehxw,axis=-1)
# PyTorch 代码
response_img = torch.sum(response_img, dim=-1) / torch.sum(responsehxw, dim=-1)
```
6. 将 TensorFlow 的 `None` 替换为 PyTorch 的 `None`:
```python
# TensorFlow 代码
keepdims=True
# PyTorch 代码
keepdim=True
```
7. 将 TensorFlow 的 `shape` 属性替换为 PyTorch 的 `size()` 或 `shape` 方法:
```python
# TensorFlow 代码
batch_size,h,w,c = hyper_spectral_image.shape
# PyTorch 代码
batch_size, h, w, c = hyper_spectral_image.size()
```
最终的 PyTorch 代码如下:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
def simulated_spectral9_camera_spectral_response_function(hyper_spectral_image, masked_response_function):
masked_response_function = masked_response_function.to(hyper_spectral_image.dtype)
hyper_spectral_image = hyper_spectral_image[:, 1:-1, 1:-1, :]
batch_size, h, w, c = hyper_spectral_image.size()
response3x3 = masked_response_function.view(3, 3, 31)
responsehxw = response3x3.repeat(h // 3, w // 3, 1)
response_img = hyper_spectral_image * responsehxw
response_img = torch.sum(response_img, dim=-1) / torch.sum(responsehxw, dim=-1, keepdim=True)
return response_img
```
wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_acc_r; wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_acc_nxt; wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_acc_adder; wire rowsum_acc_ena; wire rowsum_acc_set; wire rowsum_acc_flg; wire nice_icb_cmd_valid_rowsum; wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_res; assign rowsum_acc_set = rcv_data_buf_valid & (rcv_data_buf_idx == {ROWBUF_IDX_W{1'b0}}); assign rowsum_acc_flg = rcv_data_buf_valid & (rcv_data_buf_idx != {ROWBUF_IDX_W{1'b0}}); assign rowsum_acc_adder = rcv_data_buf + rowsum_acc_r; assign rowsum_acc_ena = rowsum_acc_set | rowsum_acc_flg; assign rowsum_acc_nxt = ({`E203_XLEN{rowsum_acc_set}} & rcv_data_buf) | ({`E203_XLEN{rowsum_acc_flg}} & rowsum_acc_adder) ; sirv_gnrl_dfflr #(`E203_XLEN) rowsum_acc_dfflr (rowsum_acc_ena, rowsum_acc_nxt, rowsum_acc_r, nice_clk, nice_rst_n); assign rowsum_done = state_is_rowsum & nice_rsp_hsked; assign rowsum_res = rowsum_acc_r; // rowsum finishes when the last acc data is added to rowsum_acc_r assign nice_rsp_valid_rowsum = state_is_rowsum & (rcv_data_buf_idx == clonum) & ~rowsum_acc_flg; // nice_icb_cmd_valid sets when rcv_data_buf_idx is not full in LBUF assign nice_icb_cmd_valid_rowsum = state_is_rowsum & (rcv_data_buf_idx < clonum) & ~rowsum_acc_flg;分析这段
这段代码是一段 Verilog HDL 代码,主要是实现了一个用于计算矩阵行和的逻辑。下面是对代码的分析:
1. 第一行定义了一个名为 rowsum_acc_r 的 wire 变量,该变量是一个 `E203_XLEN` 位的向量,作为行和累加器的寄存器。
2. 第二行定义了一个名为 rowsum_acc_nxt 的 wire 变量,该变量也是一个 `E203_XLEN` 位的向量,作为行和累加器的下一个状态。
3. 第三行定义了一个名为 rowsum_acc_adder 的 wire 变量,该变量也是一个 `E203_XLEN` 位的向量,用于将当前接收的数据加到累加器中。
4. 第四行定义了一个名为 rowsum_acc_ena 的 wire 变量,该变量用于控制累加器的使能,当收到数据时使能,否则不使能。
5. 第五行定义了一个名为 rowsum_acc_set 的 wire 变量,该变量用于判断当前是否需要设置 rowsum_acc_r 的值,当接收到第一条数据时设置。
6. 第六行定义了一个名为 rowsum_acc_flg 的 wire 变量,该变量用于判断当前是否需要将当前接收的数据加到累加器中。
7. 第七行定义了一个名为 nice_icb_cmd_valid_rowsum 的 wire 变量,该变量用于控制是否发送指令请求,当 rcv_data_buf_idx 小于 clonum 且 rowsum_acc_flg 为假时,发送指令请求。
8. 第八行定义了一个名为 rowsum_res 的 wire 变量,该变量是一个 `E203_XLEN` 位的向量,用于保存计算结果,即矩阵行和。
9. 第九行是对变量 rowsum_acc_set 的赋值,当 rcv_data_buf_valid 为真且 rcv_data_buf_idx 为 0 时,rowsum_acc_set 被置为 1。
10. 第十行是对变量 rowsum_acc_flg 的赋值,当 rcv_data_buf_valid 为真且 rcv_data_buf_idx 不为 0 时,rowsum_acc_flg 被置为 1。
11. 第十一行是对变量 rowsum_acc_adder 的赋值,将当前接收的数据 rcv_data_buf 加到 rowsum_acc_r 中。
12. 第十二行是对变量 rowsum_acc_ena 的赋值,当 rowsum_acc_set 或 rowsum_acc_flg 为真时,rowsum_acc_ena 被置为 1。
13. 第十三行是对变量 rowsum_acc_nxt 的赋值,根据 rowsum_acc_set 和 rowsum_acc_flg 的值计算 rowsum_acc_nxt,即将当前接收的数据加到 rowsum_acc_r 中或者保持 rowsum_acc_r 不变。
14. 第十四行是一个寄存器模块,使用 sirv_gnrl_dfflr 模块实现,用于存储 rowsum_acc_r 的值。
15. 第十五行是对变量 rowsum_done 的赋值,当状态为 state_is_rowsum 且收到响应时,rowsum_done 被置为 1。
16. 第十六行是对变量 rowsum_res 的赋值,将 rowsum_acc_r 的值赋给 rowsum_res。
17. 第十七行是对变量 nice_rsp_valid_rowsum 的赋值,当状态为 state_is_rowsum,接收到的数据为最后一个数据时,且 rowsum_acc_flg 为假时,nice_rsp_valid_rowsum 被置为 1。
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