keep = torch.where(((roi[:, 2] - roi[:, 0]) >= min_size) & ((roi[:, 3] - roi[:, 1]) >= min_size))[0]

and ((roi[:, 3] - roi[:, 1]) >= min_size)) # 保留符合尺寸要求的 RoI

这段代码是使用 PyTorch 中的 where 函数来实现对 RoI 尺寸的筛选。其中，roi 是一个二维张量，每行表示一个 RoI 的四个坐标值（左上角 x 坐标、左上角 y 坐标、右下角 x 坐标、右下角 y 坐标）；min_size 是一个标量，表示 RoI 的最小宽度或高度。

通过计算每个 RoI 的宽和高，判断是否都大于等于 min_size，得到一个布尔型的张量，然后将符合条件的 RoI 的索引位置作为 True 值传入 where 函数，得到一个一维张量，表示符合条件的 RoI 在原来的 roi 张量中的行索引位置。

最终，keep 张量就是筛选出来的 RoI 的行索引位置。

相关问题

这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)

这段代码中存在一个错误。在for循环中，代码更新了变量b，但是在更新后没有再次进行softmax操作，导致后续的计算结果不正确。因此，需要在for循环中，在更新b后再次进行softmax操作，如下所示：

for i in range(num_iterations):
    c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1)
    weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1)
    representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation)
    representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1)
    representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)
    representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf'))
    b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1)  # 进行softmax操作

这样修改后，该段代码的功能应该能够正常运行。

x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]]) ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1) ids_keep = ids_shuffle[:, :3] ids_keep = ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 1) # 添加一个维度，并复制到和x_test维度相同 x_masked = torch.gather(x_test, dim=1, index=ids_keep) 报错：Index tensor must have the same number of dimensions as input tensor

这个错误是因为在使用torch.gather函数时，index参数的维度与input参数的维度不匹配。

在你的代码中，x_test是一个形状为[3, 5]的张量，而ids_keep是一个形状为[3, 3, 1]的张量。在torch.gather函数中，index参数的维度应该和input参数的维度一致，或者在某些维度上是1。

要解决这个问题，你可以使用squeeze函数在ids_keep张量的最后一个维度上去掉1，使其形状变为[3, 3]。这样，再将其通过repeat函数复制到形状为[3, 3, 5]，以便和x_test的维度匹配。修改后的代码如下：

x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]])
ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1)  # ascend: small is keep, large is remove
ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1)
ids_keep = ids_shuffle[:, :3]
ids_keep = ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 1).squeeze(-1)  # 去掉最后一个维度，并复制到和x_test维度相同
x_masked = torch.gather(x_test, dim=1, index=ids_keep)

这样修改后，你就可以成功执行torch.gather函数，并得到正确的结果。