point_pred = torch.einsum('n j k, k d -> n j d', trans_m, unit) point_pred = rearrange(point_pred, 'n j k -> n (j k)')这段代码什么意思
时间: 2024-03-30 20:37:50 浏览: 24
这段代码的作用是对输入的两个张量trans_m和unit进行矩阵乘法操作,并对结果进行重排列。
具体来说,第一行代码使用`torch.einsum`函数对trans_m和unit进行矩阵乘法操作,并将结果保存到point_pred张量中。其中,'n j k, k d -> n j d'表示矩阵乘积的维度和顺序,解释如下:
- 'n j k'表示trans_m张量的维度,其中n表示batch size,j表示点的数量,k表示坐标轴的数量;
- 'k d'表示unit张量的维度,其中k表示坐标轴的数量,d表示输出的坐标轴的数量;
- 'n j d'表示输出张量的维度,其中n表示batch size,j表示点的数量,d表示输出的坐标轴的数量。
因此,这个字符串的含义是,将trans_m张量的第2个维度和unit张量的第1个维度进行矩阵乘法,得到一个(n,j,d)的输出张量。
第二行代码使用`rearrange`函数对输出张量point_pred进行重排列。它的字符串参数'n j k -> n (j k)'的意思是,将point_pred的第2个和第3个维度合并成一个新的维度,得到一个(n,jk)的张量。这个操作的目的是将每个点的坐标表示为一个向量,方便后续的处理。
综合来说,这段代码的作用是将输入的trans_m和unit进行矩阵乘法,得到每个点在输出坐标系下的坐标表示,并将其重排列为一个(n,jk)的张量。
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如果你想将模型的预测结果 `y_pred` 转换为类别的索引,可以使用 `torch.argmax()` 函数。`torch.argmax()` 函数返回沿着指定维度的最大值的索引。
下面是将 `y_pred` 转换为类别索引的代码示例:
```python
import torch
y_pred = torch.argmax(y_pred)
```
在这个例子中,假设 `y_pred` 是一个张量,其形状为 (batch_size, num_classes),其中每个元素表示模型对每个类别的概率预测。通过 `torch.argmax(y_pred)`,将返回一个张量,其中的每个元素表示对应样本的最大概率所在的类别索引。
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