python中：shape = (4, H // 8, W // 8)是什么意思

在Python中，`shape = (4, H // 8, W // 8)`是为一个变量`shape`赋值的语句。在这个赋值语句中，`(4, H // 8, W // 8)`是一个元组，表示一个包含三个元素的序列。

具体地说，这个元组的第一个元素是数字4，而第二个和第三个元素分别是`H // 8`和`W // 8`。`H`和`W`是两个变量，`//`是Python中的整数除法运算符，表示取整除，即返回除法结果的整数部分。

因此，这个赋值语句的含义是将一个形状为`(4, H // 8, W // 8)`的元组赋值给变量`shape`。这样，变量`shape`就表示了一个由三个维度组成的形状信息，其中第一个维度为固定的4，而第二个和第三个维度则根据变量`H`和`W`的值计算得出。

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def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA): dim = None (h, w) = image.shape[:2] if width is None and height is None: return image if width is None: r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) else: r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter) return resized

这是一个 Python 函数，用于调整图像的大小。它使用 OpenCV 库，通过调整图像的宽度和高度来实现大小的调整。如果只提供了其中一个尺寸，那么该函数将根据原始图像的宽高比例自动计算另一个尺寸。函数的输入参数包括原始图像（image）、目标宽度（width）、目标高度（height）和插值方法（inter）等。插值方法是指在调整图像大小时，如何计算新像素值的方法。常用的插值方法有 INTER_LINEAR、INTER_CUBIC 和 INTER_AREA 等。函数的输出是调整后的图像。

import numpy as np import torch from torch import nn from torch.nn import init def spatial_shift1(x): b, w, h, c = x.size() x[:, 1:, :, :c // 4] = x[:, :w - 1, :, :c // 4] x[:, :w - 1, :, c // 4:c // 2] = x[:, 1:, :, c // 4:c // 2] x[:, :, 1:, c // 2:c * 3 // 4] = x[:, :, :h - 1, c // 2:c * 3 // 4] x[:, :, :h - 1, 3 * c // 4:] = x[:, :, 1:, 3 * c // 4:] return x def spatial_shift2(x): b, w, h, c = x.size() x[:, :, 1:, :c // 4] = x[:, :, :h - 1, :c // 4] x[:, :, :h - 1, c // 4:c // 2] = x[:, :, 1:, c // 4:c // 2] x[:, 1:, :, c // 2:c * 3 // 4] = x[:, :w - 1, :, c // 2:c * 3 // 4] x[:, :w - 1, :, 3 * c // 4:] = x[:, 1:, :, 3 * c // 4:] return x class SplitAttention(nn.Module): def __init__(self, channel=512, k=3): super().__init__() self.channel = channel self.k = k self.mlp1 = nn.Linear(channel, channel, bias=False) self.gelu = nn.GELU() self.mlp2 = nn.Linear(channel, channel * k, bias=False) self.softmax = nn.Softmax(1) def forward(self, x_all): b, k, h, w, c = x_all.shape x_all = x_all.reshape(b, k, -1, c) # bs,k,n,c a = torch.sum(torch.sum(x_all, 1), 1) # bs,c hat_a = self.mlp2(self.gelu(self.mlp1(a))) # bs,kc hat_a = hat_a.reshape(b, self.k, c) # bs,k,c bar_a = self.softmax(hat_a) # bs,k,c attention = bar_a.unsqueeze(-2) # #bs,k,1,c out = attention * x_all # #bs,k,n,c out = torch.sum(out, 1).reshape(b, h, w, c) return out class S2Attention(nn.Module): def __init__(self, channels=512): super().__init__() self.mlp1 = nn.Linear(channels, channels * 3) self.mlp2 = nn.Linear(channels, channels) self.split_attention = SplitAttention() def forward(self, x): b, c, w, h = x.size() x = x.permute(0, 2, 3, 1) x = self.mlp1(x) x1 = spatial_shift1(x[:, :, :, :c]) x2 = spatial_shift2(x[:, :, :, c:c * 2]) x3 = x[:, :, :, c * 2:] x_all = torch.stack([x1, x2, x3], 1) a = self.split_attention(x_all) x = self.mlp2(a) x = x.permute(0, 3, 1, 2) return x

这是一个使用Python中的NumPy和PyTorch库实现的类和函数的代码。其中，spatial_shift1和spatial_shift2函数都是用来对输入的张量进行空间平移操作的，参数x为一个四维张量，分别代表batch size、宽、高和通道数。SplitAttention类实现了分组注意力机制，其中包含一个MLP网络和Softmax层，用于计算注意力权重，输入x_all为一个五维张量，分别代表batch size、组数、宽、高和通道数。在forward函数中，首先将张量reshape成三维张量，然后通过MLP和Softmax计算注意力权重，最后再将注意力加权后的结果reshape回原来的形状。