Tensor 中的B*C*H*W分别指什么？

时间: 2023-10-03 20:02:01 浏览: 524
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对Pytorch中Tensor的各种池化操作解析

在Tensor中，B、C、H、W分别表示张量的四个维度: - B：batch size，指的是一次训练或推理中处理的样本数。 - C：channel，指的是图像或特征的通道数。 - H：height，指的是图像或特征的高度。 - W：width，指的是图像或特征的宽度。 因此，B*C*H*W表示一个四维张量，其中B表示batch size，C表示channel，H表示height，W表示width。
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创建Tensor.pdf

- 三维张量（如图像）：[b, h, w, c]，其中b代表batch size，h和w是高度和宽度，c是颜色通道数 - 时间序列数据：[t, b, h, w, c]，增加了时间步t 对于标量（Scalar）Tensor，它们没有维度，如[]或直接的数值...

一个大小为b*c*d*h*w的tensor将c和d维度合并

# 合并c和d维度，新的tensor大小为b*(c*d)*h*w new_x = torch.reshape(x, (x.size(0), x.size(1) * x.size(2), x.size(3), x.size(4))) print(new_x.size()) # 输出：torch.Size([2, 12, 5, 6]) 在上述代码中...

class K_a(nn.Module): def __init__(self,in_dim, **kwargs): super(K_a, self).__init__(**kwargs) self.r_sigma = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True) self.alpha = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, h, w = x.size() y = x.view(b*c,h,w) m = torch.unsqueeze(y, axis=1) n = torch.unsqueeze(y, axis=2) diff = m -n dist = torch.norm(diff, p=2, dim=1) k = torch.exp(-dist ** 2 * self.r_sigma) k = k.view(b, c, h, w) k = self.sigmoid(k) k = k * x return k 这段代码是要实现什么功能？并且每句代码的含义

8. b, c, h, w = x.size()：获取特征图的形状，其中b为batch size，c为通道数，h为高度，w为宽度。 9. y = x.view(b*c,h,w)：将特征图x重塑为一个二维矩阵，其中第一维表示通道数，第二、三维表示空间位置。 ...

B, N, L, C = tensor.shape T, H, W = thw_shape

具体来说，它将张量 tensor 的形状分别赋值给了变量 B、N、L 和 C，同时将 thw_shape 中的三个值分别赋值给了变量 T、H 和 W。 需要注意的是，这里的张量形状可能是指张量的维度，也可能是指张量的形状属性，具体取...

present_features: 5-D output from dynamics module with shape (b, 1, c, h, w) future_distribution_inputs: 5-D tensor containing labels shape (b, s, cfg.PROB_FUTURE_DIM, h, w)这两个输入量可以具体讲解一下吗？

1. present_features: 这是一个5维的张量，形状为(b, 1, c, h, w)，其中b表示batch size，c表示feature channel，h和w表示feature map的高和宽。它是来自Dynamics Module的输出，表示当前状态的特征表示...

我DETR模型输出结果为outputs，包含pred_logits与pred_boxes，pred_logits的shape为(2,100,5)，pred_boxes的shape为(2,100,4)。其中batch为2，num_class为5。我的可视化代码如下，请指出错误： # for output bounding box post-processing def box_cxcywh_to_xyxy(x): x_c, y_c, w, h = x.unbind(1) b = [(x_c - 0.5 * w), (y_c - 0.5 * h), (x_c + 0.5 * w), (y_c + 0.5 * h)] return torch.stack(b, dim=1) def rescale_bboxes(out_bbox, size): img_w, img_h = size b = box_cxcywh_to_xyxy(out_bbox) b = b * torch.tensor([img_w, img_h, img_w, img_h], dtype=torch.float32) return b probas = outputs['pred_logits'].softmax(-1)[:, :, :-1] # 2x100x4 # keep = probas.max(-1).values > 0.7 # 100 keep = probas.max(-1)[0].to(torch.int64) # 2x100 # convert boxes from [0; 1] to image scales bboxes_scaled = rescale_bboxes(outputs['pred_boxes'][keep], x.shape[2:]) pred_class = probas[keep] pred_box = bboxes_scaled print(pred_class.shape) print(pred_box.shape)

在你的可视化代码中，没有明确指定x是什么。假设x是输入图像，你需要在代码的开头加载图像并将其转换为Tensor格式。以下是更完整的示例代码，修正了上述问题： python import torch import torchvision....

""" Parameters ---------- present_features: 5-D output from dynamics module with shape (b, 1, c, h, w) future_distribution_inputs: 5-D tensor containing labels shape (b, s, cfg.PROB_FUTURE_DIM, h, w) noise: a sample from a (0, 1) gaussian with shape (b, s, latent_dim). If None, will sample in function Returns ------- sample: sample taken from present/future distribution, broadcast to shape (b, s, latent_dim, h, w) present_distribution_mu: shape (b, s, latent_dim) present_distribution_log_sigma: shape (b, s, latent_dim) future_distribution_mu: shape (b, s, latent_dim) future_distribution_log_sigma: shape (b, s, latent_dim)描述的什么？

这段代码描述了一个函数，它接受三个...具体来说，它将 present_features 和 future_distribution_inputs 分别转换成属于潜在空间的分布，然后从这些分布中采样得到样本。同时，它还返回了这些分布的均值和对数方差。

def __call__(self): # 图像转换 data_transorform = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.Resize((224, 224)), torchvision.transforms.CenterCrop((224, 224)), torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img_list = glob.glob(self.img_dir + os.sep + "*.png") for imgpath in img_list: img = cv2.imread(imgpath) new_img = self.expend_img(img) # 补边 img = Image.fromarray(new_img) img = data_transorform(img) # 转换 img = torch.reshape(img, (-1, 3, self.imgsz, self.imgsz)).to(device) # 维度转换[B,C,H,W] pred = self.model(img) _, pred = torch.max(pred, 1) outputs = self.class_name[pred] print("Image path:", imgpath, " pred:", outputs) # 补边为正方形 def expend_img(self, img, fill_pix=122): ''' :param img: 图片数据 :param fill_pix: 填充像素， 默认为灰色，自行更改 :return: ''' h, w = img.shape[:2] # 获取图像的宽高 if h >= w: # 左右填充 padd_width = int(h - w) // 2 padd_h, padd_b, padd_l, padd_r = 0, 0, padd_width, padd_width # 获取上下左右四个方向需要填充的像素 elif h < w: # 上下填充 padd_high = int(w - h) // 2 padd_h, padd_b, padd_l, padd_r = padd_high, padd_high, 0, 0 new_img = cv2.copyMakeBorder(img, padd_h, padd_b, padd_l, padd_r, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=[fill_pix, fill_pix, fill_pix]) return new_img if __name__ == '__main__': opt = parser_opt() test_img = Test_model(opt) test_img()

这段代码是一个使用PyTorch实现的图像分类模型的测试程序。...其中，模型的具体实现没有在这段代码中给出，可以通过调用Test_model类中的self.model属性来获取模型，该模型需要预先训练好并保存在文件中。

def forward(self, x, state=None, flow=None, mode='bilinear'): # pylint: disable=unused-argument, arguments-differ # Check size assert len(x.size()) == 5, 'Input tensor must be BxTxCxHxW.' b, timesteps, c, h, w = x.size() assert c == self.input_size, f'feature sizes must match, got input {c} for layer with size {self.input_size}' # recurrent layers rnn_output = [] rnn_state = torch.zeros(b, self.hidden_size, h, w, device=x.device) if state is None else state for t in range(timesteps): x_t = x[:, t] if flow is not None: rnn_state = warp_features(rnn_state, flow[:, t], mode=mode) # propagate rnn state rnn_state = self.gru_cell(x_t, rnn_state) rnn_output.append(rnn_state) # reshape rnn output to batch tensor return torch.stack(rnn_output, dim=1)这段代码的计算过程

输入张量 x 的维度为 BxTxCxHxW，其中 B 是批大小，T 是时间步数，C 是通道数，H 和 W 分别是张量的高度和宽度。该函数首先会检查输入张量的维度是否正确。 接下来，函数会初始化 GRU 循环神经网络的状态 rnn_state...

H_ori, W_ori = im.size(2), im.size(3) IndexError: Dimension specified as 2 but tensor has no dimensions

B, C, H_ori, W_ori = im.size() else: # 二维张量，只有一个通道和像素 H_ori, W_ori = im.size() # 这里直接取大小即可 确保在处理之前对张量的形状有清晰的理解，避免无效的索引操作。

b, c, _, _ = x.size()#[b,c,h,w] AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

这个错误通常发生在你尝试使用PyTorch中的张量（Tensor）对象的size()方法时，但是你传入了一个元组（tuple）对象。 你需要检查一下x这个变量的类型，看看它是一个张量还是元组。如果它是张量，那么你可以直接...

train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train_x_tensor, train_y_tensor)中的data是什么意思

具体来说，train_x_tensor 是一个形状为 (B, C, H, W) 的张量，其中 B 表示 batch_size，C 表示通道数，H 和 W 表示图像的高度和宽度。train_y_tensor 是一个形状为 (B,) 的张量，其中 B 表示 batch_size，用于存储...

pytorch tensor 转string

引用\[3\]:一般用来表示CNN的数据，表达形式为\[b,c,w,h\] b: batch size c: channel w: width h: hight \[1\] a = torch.rand(2,3,28,28) \[2\] a.shape \[3\] torch.Size(\[2, 3, 28, 28\]) \[4\] a.numel() \[5\]...

x = x.view(B, H, W, C) x0 = x[:, 0::2, 0::2, :]

The first line reshapes the tensor x to have dimensions (B, H, W, C), where B is the batch size, H is the height of the tensor, W is the width of the tensor, and C is the number of ...

x = x.view(B, H, W, C) x1 = x[:, 1::2, 0::2, :]

The first line reshapes the tensor 'x' into a new shape of dimensions (B, H, W, C). Here, 'B' represents the batch size, 'H' represents the height of the image, 'W' represents the width of the image, ...

x = x.view(B, H, W, C) x1 = x[:, 0::2, 1::2, :]

These two lines of code are used in PyTorch to perform a downsampling operation on a tensor x with shape (B, C, H, W). The first line reshapes the tensor by transposing the dimensions to (B, H, W, C...
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