expand(X.shape[0], -1, -1)
时间: 2023-08-30 16:05:53 浏览: 90
这看起来像是一个 PyTorch 中的函数调用,其中 X 是一个张量(tensor)对象。
`expand()` 是 PyTorch 中的一个函数,用于将张量沿着指定维度进行复制。它的语法如下:
```python
expanded_tensor = tensor.expand(*sizes)
```
其中 `tensor` 是要进行扩展的原始张量,`*sizes` 是一个可变参数,表示张量在每个维度上扩展的倍数。在这个例子中,`X.shape[0]` 表示使用原始张量 X 在第一维度上的大小作为扩展倍数,而 `-1` 表示在第二和第三维度上不进行扩展。因此,`expand(X.shape[0], -1, -1)` 的作用是将张量 X 沿着第一维度复制 `X.shape[0]` 次,而在第二和第三维度上保持不变。
相关问题
# Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0]这是干什么?
这段代码用于生成深度格点,即在 z 轴方向(相机坐标系的轴)上平均分布一定数量的点,用于表示图像中的不同深度。具体来说,首先从配置文件中读取了深度范围 LIFT.D_BOUND,使用 torch.arange() 函数生成一组等间距的深度值 depth_grid,数据类型为 float。然后对 depth_grid 进行形状变换,将其变为形状为 (n_depth_slices, 1, 1) 的三维张量,其中 n_depth_slices 为深度切片的个数,这里是将深度值看作单通道图像的方式来进行扩展。接着,使用 expand() 函数将 depth_grid 在第二个和第三个维度上进行扩展,使其与 x_grid 和 y_grid 张量的形状相同,即形状为 (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w)。最后,使用 depth_grid.shape[0] 得到深度切片的个数 n_depth_slices,作为后续操作的参数。
def bin2decAry(x): if(x.ndim==1): x = np.expand_dims(x,0) bits = x.shape[1] mask = np.expand_dims(2**np.arange(bits-1,-1,-1),1) return x.dot(mask).astype(int)
这是一个将二进制数组转换为十进制数的函数。它也使用了NumPy库中的函数和操作来执行位运算。
参数x是要转换的二进制数组。
首先,函数检查x的维度,如果x是一维的,则使用np.expand_dims函数将其转换为二维数组。这是为了确保能够进行矩阵乘法运算。
然后,函数获取二进制数组的位数,并使用np.arange函数生成一个从bits-1到0的序列,作为mask的指数。再次使用np.expand_dims函数将mask的维度扩展为与x相同。
最后,函数使用矩阵乘法运算x.dot(mask)将二进制数组转换为对应的十进制数。astype(int)将结果转换为整数类型,并返回结果。
该函数返回一个十进制数或一组十进制数,表示给定二进制数组的十进制表示形式。
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