kernel[i,j] = torch.exp(-(x**2 + y**2)/(2*sigma**2)),这行代码是有错误的,错误是exp(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not float
时间: 2023-09-29 09:06:56 浏览: 58
这个错误提示是因为 torch.exp() 函数的输入必须是一个 Tensor 类型,而你传入的是一个浮点数(float)类型。可能是因为在计算 `(x**2 y**2)/(2*sigma**2)` 的时候,其中的变量 `x`、`y`、`sigma` 不是 Tensor 类型,而是浮点数类型。
你可以尝试将 `x`、`y`、`sigma` 转换为 Tensor 类型,例如使用 `torch.tensor()` 函数,然后再进行计算。修改后的代码如下:
```
x = torch.tensor(x)
y = torch.tensor(y)
sigma = torch.tensor(sigma)
kernel[i,j] = torch.exp(-(x**2 + y**2)/(2*sigma**2))
```
这样就可以避免这个错误了。
相关问题
import open3d as o3d import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 读取点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\neuvsnap_0418_154523.pcd") def gaussian_filter(input, kernel_size=3, sigma=0.5): # Create a 1D Gaussian kernel kernel = np.exp(-np.square(np.arange(-kernel_size // 2 + 1, kernel_size // 2 + 1)) / (2 * np.square(sigma))) kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # Normalize the kernel kernel = kernel / kernel.sum() # Apply the filter using conv2d padding = kernel_size // 2 filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) return filtered.squeeze(0) # 将点云转换为 PyTorch 张量 points = np.asarray(pcd.points) points = torch.from_numpy(points).float() # 使用简单的高斯滤波器进行去噪 points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) # 将点云转换回 numpy 数组并可视化 points_np = points.numpy() pcd_processed = o3d.geometry.PointCloud() pcd_processed.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_np) o3d.visualization.draw_geometries([pcd_processed]) # 计算点云体积并打印结果 volume = 0 for i in range(points_np.shape[0]): volume += points_np[i, 0] * points_np[i, 1] * points_np[i, 2] print("Volume:", volume) # 将点云和体积测量结果导出 o3d.io.write_point_cloud("example_processed.pcd", pcd_processed) with open("volume.txt", "w") as f: f.write(str(volume))运行后报错Traceback (most recent call last): File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 30, in <module> points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 21, in gaussian_filter filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) RuntimeError: expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got stride=[1, 1]
这个错误是因为在使用 `F.conv2d()` 函数时,输入张量的维度不符合要求。在函数中,参数 `stride` 需要输入一个整数或者长度为 1 的列表,但是你的输入中 `stride=[1, 1]`,这就导致了错误。
你可以将 `F.conv2d()` 函数的调用改为如下形式:
```python
filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding)
```
这里省略了 `stride` 参数,使用该参数的默认值 `[1, 1]`。这样就可以避免上述错误了。
points = torch.nn.functional.gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'gaussian_filter'这是什么错误
这个错误提示意味着在 `torch.nn.functional` 模块中没有名为 `gaussian_filter` 的属性或函数。这个函数可能是非官方的自定义函数,也可能是过时的函数。如果您想使用高斯滤波,请使用 `torchvision.transforms.functional.gaussian_blur` 函数,它可以在 PyTorch 的 `torchvision` 包中找到。您也可以自己编写一个高斯滤波器函数。以下是一个示例:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
def gaussian_filter(input, kernel_size=3, sigma=0.5):
# Create a 1D Gaussian kernel
kernel = np.exp(-np.square(np.arange(-kernel_size // 2 + 1, kernel_size // 2 + 1)) / (2 * np.square(sigma)))
kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0)
# Normalize the kernel
kernel = kernel / kernel.sum()
# Apply the filter using conv2d
padding = kernel_size // 2
filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1))
return filtered.squeeze(0)
```
这个函数将一个 `input` 张量作为输入,并使用一个给定的 `kernel_size` 和 `sigma` 对其进行高斯滤波。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)