def random_shift_events(event_tensor, max_shift=20, resolution=(224, 224)): H, W = resolution x_shift, y_shift = np.random.randint(-max_shift, max_shift + 1, size=(2,)) event_tensor[:, 0] += x_shift event_tensor[:, 1] += y_shift valid_events = (event_tensor[:, 0] >= 0) & (event_tensor[:, 0] < W) & (event_tensor[:, 1] >= 0) & (event_tensor[:, 1] < H) event_tensor = event_tensor[valid_events] return event_tensor这个函数什么意思
时间: 2024-01-28 08:02:57 浏览: 29
这个函数是用来对一个事件张量进行随机平移的操作。事件张量是一种描述事件发生位置、时间和类型的数据结构。在这个函数中,事件张量的前两列分别表示事件发生的x和y坐标,后面的列表示事件的时间和类型。函数中的max_shift参数控制了平移的最大距离,resolution参数表示事件发生的分辨率。函数首先随机生成一个x和y方向的平移距离,然后将事件张量中的x和y坐标分别加上这个随机平移距离。最后,该函数返回经过平移后的事件张量,其中不合法的事件(即超出了分辨率范围的事件)被删除。
相关问题
data_map = np.max(data_map, axis=axis_num) Eigen::Tensor 实现
对于使用Eigen::Tensor实现的代码,可以按照以下方式实现data_map的按照axis_num轴求最大值:
```c++
// 定义一个三维的Tensor
Eigen::Tensor<float, 3> data_map(2, 3, 4);
// 假设要按照第二个轴求最大值
int axis_num = 1;
// 按照指定轴进行最大值计算
Eigen::Tensor<float, 2> max_data = data_map.maximum(axis_num);
```
以上代码中,首先定义了一个三维的Tensor `data_map`,然后定义了一个整型变量 `axis_num`,表示要按照哪个轴进行最大值计算。最后通过 `data_map.maximum(axis_num)` 方法得到了按照指定轴计算的最大值。需要注意的是,最终得到的 `max_data` 是一个二维Tensor,其大小为`2 x 4`,因为按照第二个轴计算最大值时,第二个轴的大小是3,因此最终得到的Tensor只有两个维度,分别对应第一个轴和第三个轴。
tensor_image = tensor_image.toType(torch::kDouble);
这段代码是将一个 Tensor 中的数据类型转换为 double 类型。具体而言,它将 tensor_image 中的数据类型从当前类型转换为 double 类型,然后将结果存储在一个新的 Tensor 中。在 PyTorch 中,每个 Tensor 都有一个特定的数据类型,例如 float、double、int 等。这个代码片段的作用是将 tensor_image 中的数据类型转换为 double 类型,以便进行后续的计算。
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