计算一个bool tensor中True的比例

时间: 2024-09-30 18:07:48 浏览: 24
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pytorch逐元素比较tensor大小实例

计算一个布尔张量（Boolean Tensor）中True比例的过程通常涉及到计算元素中有多少值为True，然后将这个计数除以总元素的数量，得到的结果就是True所占的比例。这个过程可以使用一些深度学习框架如PyTorch或TensorFlow中的函数来完成。例如，在Python和PyTorch中，你可以这样做： ```python import torch # 假设我们有一个bool类型的tensor bool_tensor = torch.tensor([True, False, True, True, False]) # 使用torch.histc()函数计算True的频率，第二个参数是bins=1，因为我们只关心是否为True还是False count_true, _ = torch.histc(bool_tensor, bins=2, min=0, max=1) # 然后计算比例 proportion_true = count_true.item() / bool_tensor.numel() proportion_true ``` 如果你使用的是纯Python，可以手动遍历数组并统计True的次数。
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在深度学习领域，特别是计算机视觉任务中，数据预处理是一个非常关键的步骤。PyTorch作为一款流行的深度学习框架，提供了丰富的工具库来帮助用户进行高效的图像预处理。torchvision.transforms.Resize()是PyTorch...

翻译PosePrior + Viewpoint: Estimates the most likely normalized 3D pose given 2D detections and hand side. Inputs: keypoints_scoremap: [B, 32, 32, 21] tf.float32 tensor, Scores for the hand keypoints hand_side: [B, 2] tf.float32 tensor, One hot encoding if the image is showing left or right side evaluation: [] tf.bool tensor, True while evaluation false during training (controls dropout) train: bool, True in case weights should be trainable

PosePrior + Viewpoint: 通过2D检测和手边信息来估计最可能的标准化3D姿势。...评估：[] tf.bool 张量，在评估期间为 True，在训练期间为 False（控制 dropout）；train: bool，如果需要训练权重，则为 True。

tensor to bool

To convert a tensor to a boolean value in Python, you can use the .item() method on the tensor object. Here's an example: python import torch tensor = torch.tensor([1]) bool_value = tensor.item...

bool value of Tensor with more than one value is ambiguous

"bool value of Tensor with more than one value is ambiguous" 是一个PyTorch中常见的错误，通常出现在将张量转换为布尔值时。当一个张量中有多个元素时，无法将其简单地转换为单个布尔值。因此，在这种情况下，...

Tried to access nonexistent attribute or method 'crow_indices' of type 'Tensor'.: File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch_sparse/tensor.py", line 109 def from_torch_sparse_csr_tensor(self, mat: torch.Tensor, has_value: bool = True): rowptr = mat.crow_indices() ~~~~~~~~~~~~~~~~ <--- HERE col = mat.col_indices()

具体地说，它试图访问一个名为'crow_indices'的属性或方法，但在Tensor类型中并不存在该属性或方法。 这个问题可能是由于以下几种情况导致的： 1. 版本不兼容：请确保你正在使用与torch_sparse库兼容的torch版本。...

def __init__(self, mean: Sequence[Number] = None, std: Sequence[Number] = None, pad_size_divisor: int = 1, pad_value: Union[float, int] = 0, pad_mask: bool = False, mask_pad_value: int = 0, pad_seg: bool = False, seg_pad_value: int = 255, bgr_to_rgb: bool = False, rgb_to_bgr: bool = False, boxtype2tensor: bool = True, non_blocking: Optional[bool] = False, batch_augments: Optional[List[dict]] = None): super().__init__( mean=mean, std=std, pad_size_divisor=pad_size_divisor, pad_value=pad_value, bgr_to_rgb=bgr_to_rgb, rgb_to_bgr=rgb_to_bgr, non_blocking=non_blocking) if batch_augments is not None: self.batch_augments = nn.ModuleList( [MODELS.build(aug) for aug in batch_augments]) else: self.batch_augments = None self.pad_mask = pad_mask self.mask_pad_value = mask_pad_value self.pad_seg = pad_seg self.seg_pad_value = seg_pad_value self.boxtype2tensor = boxtype2tensor什么意思

- boxtype2tensor: boxtype2tensor 是一个布尔值，指示是否将边界框的类型转换为张量。默认为 True。 - non_blocking: non_blocking 是一个可选的布尔值，指示是否以非阻塞方式加载数据。默认为 False。 - batch_...

def collect(self, interaction, scores_tensor, full=False): """collect the topk intermediate result of one batch, this function mainly implements padding and TopK finding. 收集一个批次的topk中间结果，该函数主要实现填充和topk查找，在每批结束时调用 Args: interaction (Interaction): :class:AbstractEvaluator of the batch scores_tensor (tensor): the tensor of model output with size of (N, ) full (bool, optional): whether it is full sort. Default: False. """ user_len_list = interaction.user_len_list if full is True: scores_matrix = scores_tensor.view(len(user_len_list), -1) else: scores_list = torch.split(scores_tensor, user_len_list, dim=0) scores_matrix = pad_sequence(scores_list, batch_first=True, padding_value=-np.inf) # nusers x items # get topk _, topk_index = torch.topk(scores_matrix, max(self.topk), dim=-1) # nusers x k return topk_index是什么意思

如果full为True，则将scores_tensor视为一个二维矩阵，其中每行代表一个用户对所有项目的打分；否则，将scores_tensor按用户分组，并使用pad_sequence函数将它们填充到相同的长度。然后，它使用torch.topk函数获取每...

统计tensor中的数值分布

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class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)你可以为我详细讲解一下这个代码吗？

3. 计算每个未知点云和已知点云中最近的三个点之间的距离的倒数，加上一个较小的常数，避免除以零错误，使用 dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) 实现。 4. 对每个未知点云和已知点云中最近的三个点之间的距离的...

tensor dtype

Tensor的dtype（数据类型）在深度学习中是一个非常重要的概念，它定义了张量内元素的数据性质，如整数、浮点数还是复数等。常见的深度学习框架如PyTorch和TensorFlow都支持多种数据类型，例如： 1. torch....

xx = torch.tensor(X[start:end], dtype=torch.float, requires_grad=True) TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool

这个错误表明在创建 xx 张量时，输入的 X[start:end] 是一个 NumPy 数组（np.ndarray），并且数组中包含了不支持转换的数据类型 numpy.object_。在使用 torch.tensor 创建张量时，仅支持以下数据类型：...

def drop_path(x, drop_prob: float = 0., training: bool = False, scale_by_keep: bool = True): """Drop paths (Stochastic Depth) per sample (when applied in main path of residual blocks). This is the same as the DropConnect impl I created for EfficientNet, etc networks, however, the original name is misleading as 'Drop Connect' is a different form of dropout in a separate paper... See discussion: https://github.com/tensorflow/tpu/issues/494#issuecomment-532968956 ... I've opted for changing the layer and argument names to 'drop path' rather than mix DropConnect as a layer name and use 'survival rate' as the argument. """ if drop_prob == 0. or not training: return x keep_prob = 1 - drop_prob shape = (x.shape[0],) + (1,) * (x.ndim - 1) # work with diff dim tensors, not just 2D ConvNets random_tensor = x.new_empty(shape).bernoulli_(keep_prob) if keep_prob > 0.0 and scale_by_keep: random_tensor.div_(keep_prob) return x * random_tensor

接着，根据输入张量x的形状创建一个与其相同形状的随机张量random_tensor，其中的元素服从伯努利分布，并且取值为1的概率为保留概率keep_prob。 如果保留概率大于0且scale_by_keep为True，则对随机张量进行...

tensor或运算

Tensor或运算是指在两个张量（tensor）之间进行的逻辑或运算。在PyTorch中，可以使用逐元素逻辑或（element-wise logical or）操作符 torch.logical_or() 来实现张量之间的逻辑或运算。 例如，假设我们有两个张量...

if isinstance(slot[0], (np.ndarray, np.bool, numbers.Number)): ---------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last)/tmp/ipykernel_12335/2110472469.py in <module> 13 for batch_id, data in enumerate(train_loader()): 14 x_data, y_data = data ---> 15 y_data = y_data[:, np.newaxis] # 增加一维维度 16 y_pred = model(x_data) # 预测结果 17 acc = M.accuracy(y_pred, y_data) # 计算准确率 ValueError: (InvalidArgument) too many indices (2) for tensor of dimension 1 [Hint: Expected size <= rank == true, but received size <= rank:0 != true:1.] (at /paddle/paddle/fluid/pybind/imperative.cc:369)

这是一个错误信息，看起来是在使用PaddlePaddle深度学习框架的过程中出现的。具体来说，出现了维度不匹配的问题。在这段代码中，y_data[:, np.newaxis] 增加了一个维度，但是在之后的预测过程中，模型输出的结果和y_...

class MLP(nn.Module): def __init__( self, input_size: int, output_size: int, n_hidden: int, classes: int, dropout: float, normalize_before: bool = True ): super(MLP, self).__init__() self.input_size = input_size self.dropout = dropout self.n_hidden = n_hidden self.classes = classes self.output_size = output_size self.normalize_before = normalize_before self.model = nn.Sequential( nn.Linear(self.input_size, n_hidden), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, self.output_size), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), ) self.after_norm = torch.nn.LayerNorm(self.input_size, eps=1e-5) self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(self.dropout), nn.Linear(self.input_size, self.classes) ) self.output_layer = nn.Linear(self.output_size, self.classes) def forward(self, x): self.device = torch.device('cuda') # x = self.model(x) if self.normalize_before: x = self.after_norm(x) batch_size, length, dimensions = x.size(0), x.size(1), x.size(2) output = self.model(x) return output.mean(dim=1) class LabelSmoothingLoss(nn.Module): def __init__(self, size: int, smoothing: float, ): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() self.size = size self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction="none") self.confidence = 1.0 - smoothing self.smoothing = smoothing def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: batch_size = x.size(0) if self.smoothing == None: return nn.CrossEntropyLoss()(x, target.view(-1)) true_dist = torch.zeros_like(x) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 1)) true_dist.scatter_(1, target.view(-1).unsqueeze(1), self.confidence) kl = self.criterion(torch.log_softmax(x, dim=1), true_dist) return kl.sum() / batch_size

这段代码中定义了一个 MLP 模型以及一个 LabelSmoothingLoss 损失函数。MLP 模型包含了多个线性层和 ReLU 激活函数，以及一个 LayerNorm 层和一个 dropout 层。LabelSmoothingLoss 损失函数主要用于解决分类问题中的...

from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)

这段代码是一个基于VGG的神经网络模型的定义，主要用于特征提取。其中包括两个类：...最后，在if __name__ == '__main__':中，会创建一个Backbone_VGG类的实例对象，并传入参数'vgg16'和True进行初始化。

torch.tensor（）与torch.Tensor()的区别

1. **语法糖**：torch.tensor() 可以看作是 torch.Tensor() 的简洁版本，它省略了圆括号，当你直接传入数据（如列表、数组等）时，它会自动处理并返回一个张量。 python # 使用 torch.tensor() tensor_1 ...

class srmLinear(nn.Linear): def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = False, v_th: float = 1.0, taum: float = 5., taus: float = 3., taug: float = 2.5, weight_norm: bool = True, eps: float = 1e-5) -> None: super().__init__(in_features, out_features, bias) nn.init.orthogonal_(self.weight) self.taum = taum self.taus = taus self.taug = taug self.v_th = v_th self.epsw = None self.epst = None self.e_taum = 1. - 1. / taum self.e_taus = 1. - 1. / taus self.e_taug = 1. - 1. / taug self.linear_func = srmLinearFunc.apply if weight_norm: self.bn_weight = nn.Parameter(torch.ones(out_features)) self.bn_bias = nn.Parameter(torch.zeros(out_features)) else: self.bn_weight = None self.bn_bias = None self.register_buffer('eps', torch.tensor([eps])) def forward(self, inputs: Tensor) -> Tensor: self.batch_reset(inputs) return self.linear_func( inputs, self.weight, self.bn_weight, self.bn_bias, self.eps, self.v_th, self.taum, self.taus, self.e_taug, self.epsw, self.epst ) def batch_reset(self, inputs: Tensor) -> None: if self.epsw is None or self.epsw.shape[0] != inputs.shape[1]: coefficient = self.taum / (self.taum - self.taus) # for i in range(inputs.shape[1]): self.epst = torch.FloatTensor([-self.e_taug ** (1 + i) for i in range(inputs.shape[1])]).to(inputs) self.epsw = torch.FloatTensor( [coefficient * (self.e_taum ** (1 + i) - self.e_taus ** (1 + i)) for i in range(inputs.shape[1])] ).to(inputs)

这是一个基于 PyTorch 实现的自适应脉冲编码神经网络（Adaptive Pulse-Coded Neural Network）中的线性层（Linear Layer）代码，其中引入了 Spike Response Model（SRM）的概念。SRM 是一种对神经元（Neuron）的响应...

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Android仿知乎横线直线进度条实现教程

资源摘要信息:"仿知乎的横线直线progressbar.zip是一个包含Android平台下自定义ProgressBar样式的资源文件包。该资源包可能包含了实现类似知乎应用中横线直线型进度条的源代码，用于在Android应用中提供用户界面的进度反馈。文件包的目的是帮助开发者学习和使用自定义的UI组件，同时促进技术交流。考虑到文件声明中提到了版权问题的免责声明，使用该资源时应确保遵守相关法律法规，尊重原作者的知识产权。" 知识点详细说明： 1. Android UI开发： Android UI开发是指使用Android SDK提供的工具和API创建用户界面的过程。进度条（ProgressBar）是Android中用于展示任务进度的一种常见控件。在Android中，ProgressBar通常有两种形式：圆形和水平线性。开发者可以根据实际需要选择合适的样式，并且可以通过自定义来创建符合特定设计需求的进度条。 2. 自定义ProgressBar： 自定义ProgressBar涉及到对进度条控件外观和行为的修改。开发者可以通过修改ProgressBar的XML属性来自定义其样式，也可以通过重写其绘图方法来创建完全自定义的动画和图形效果。这通常需要一定的Android绘图知识，包括对Canvas、Drawable对象的操作等。 3. 横线直线型ProgressBar： 横线直线型ProgressBar是指进度条在显示时形状为水平的直线。这种样式在视觉上给人以直观的进度展示，适用于需要在界面上表现出线性增长或完成度的场景。这种ProgressBar的实现可能涉及到线性布局（LinearLayout）中子视图的动态更新，或者使用自定义的Drawable资源来绘制进度条的线条和填充。 4. Android源码学习： Android源码学习指的是深入研究Android操作系统、应用框架和库的源代码。通过学习源码，开发者可以更好地理解Android系统的内部机制，提升软件架构设计和问题诊断的能力。源码学习也是一种了解和掌握新技术、新特性的有效途径。 5. 资源收集与整理： 资源收集与整理通常指的是将互联网上分散的有价值信息和资料汇总到一起，便于开发者学习和使用。在技术社区如CSDN，经常有开发者分享自己的学习心得、源码和教程。这些资源对于初学者和有经验的开发者来说都是非常宝贵的。 6. 知识产权和版权： 在进行技术学习和交流时，知识产权和版权问题非常关键。无论是从互联网上获取资源还是分享自己的作品，都应尊重原作者的版权，避免侵犯他人的知识产权。这通常意味着使用资源时应遵守相应的许可协议，并在必要时进行适当的署名或请求授权。 7. CSDN平台： CSDN是中国的一个大型IT技术社区，提供技术文章发布、代码共享、资源下载等多种服务。该平台鼓励开发者分享知识、交流经验，并为开发者提供了一个互相学习、合作的社区环境。对于IT行业人士，CSDN是获取最新技术信息、解决方案和行业动态的重要渠道。