inputs.get_shape().as_list()[2]

这个问题涉及到编程，我可以回答。这段代码是在获取输入张量的第三个维度的长度。具体来说，inputs.get_shape()返回一个张量的形状，as_list()将其转换为列表形式，然后[2]表示取列表中的第三个元素，即第三个维度的长度。

相关问题

def pixelShuffler(inputs, scale=2): size = tf.shape(inputs) batch_size = size[0] h = size[1] w = size[2] c = inputs.get_shape().as_list()[-1] # Get the target channel size channel_target = c // (scale * scale) channel_factor = c // channel_target shape_1 = [batch_size, h, w, channel_factor // scale, channel_factor // scale] shape_2 = [batch_size, h * scale, w * scale, 1] # Reshape and transpose for periodic shuffling for each channel input_split = tf.split(inputs, channel_target, axis=3) output = tf.concat([phaseShift(x, scale, shape_1, shape_2) for x in input_split], axis=3) return output

这是一个使用TensorFlow实现的像素重排函数，它将输入张量中的每个像素按照一定规则进行重排列。其中，scale参数表示重排列的比例，默认为2。函数首先获取输入张量的形状信息，包括batch_size、高度、宽度和通道数。最后，函数返回一个形状与输入张量相同的张量。

class srmNeuronFunc(object): funclists = ['srm_forward<float>', 'srm_backward<float>'] cu_module = cp.RawModule(code=CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING, options=('-std=c++11', '-I ' + _CURPATH), name_expressions=funclists) neuron_FP = cu_module.get_function(funclists[0]) neuron_BP = cu_module.get_function(funclists[1]) @staticmethod def forward(inputs: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float) -> List[Tensor]: spikes = torch.zeros_like(inputs) delta_ut = torch.zeros_like(inputs) delta_u = torch.zeros_like(inputs) B, T, dim = *inputs.shape[:2], inputs[0][0].numel() with cp.cuda.Device(inputs.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_FP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(inputs.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), cp.float32(taum), cp.float32(taus), cp.float32(e_taug), cp.float32(v_th), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return spikes, delta_ut, delta_u @staticmethod def backward(grad_out: Tensor, delta_ut: Tensor, delta_u: Tensor, spikes: Tensor, epsw: Tensor, epst: Tensor) -> List[Tensor]: grad_w = torch.zeros_like(grad_out) grad_t = torch.zeros_like(grad_out) B, T, dim = *grad_out.shape[:2], grad_out[0][0].numel() with cp.cuda.Device(grad_out.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_BP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(grad_out.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(epsw), tensor_to_cparray(epst), tensor_to_cparray(grad_w.contiguous()), tensor_to_cparray(grad_t.contiguous()), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return grad_w, grad_t

这是一个使用 CuPy 实现的神经元函数。它包括了前向传播和反向传播两个函数。前向传播函数将输入张量作为参数，计算输出张量，并返回输出张量、delta_ut 张量和 delta_u 张量。反向传播函数将输出梯度、delta_ut 张量、delta_u 张量、spikes 张量、epsw 张量和 epst 张量作为参数，计算权重梯度和时间常数梯度，并返回它们。使用 CuPy 实现可以加速计算，因为它利用了 GPU 的并行计算能力。