masked_image[i, :, :] *= mask RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

时间: 2023-10-28 07:52:03 浏览: 50
RAR

ibm.m.rar_IBM matlab_The First_binary mask_ideal binary mask

这是一个运行时错误，它表示您的代码中存在与设备相关的问题。您的张量必须在同一个设备上。您可以使用 `.to()` 方法将张量尽可能地移动到同一设备上，例如将 CPU 上的所有张量移动到 GPU 上，或者将 GPU 上的所有张量移动到 CPU 上。您还可以检查代码中是否有异步计算或未正确使用 `.to()` 方法。
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面具人脸情感检测 CS 541：人工智能-最终小组项目 目录 关于该项目 该项目的目标是确定戴着口罩时可准确检测到面部表情的程度。 我们将比较在未遮罩脸部数据集上训练的机器学习...运行工具的示例命令：python mask_the

if self.shift_size > 0: # calculate attention mask for SW-MSA H, W = self.input_resolution img_mask = torch.zeros((1, H, W, 1)) # 1 H W 1 h_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) w_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) cnt = 0 for h in h_slices: for w in w_slices: img_mask[:, h, w, :] = cnt cnt += 1 mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size) # nW, window_size, window_size, 1 mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size) attn_mask = mask_windows.unsqueeze(1) - mask_windows.unsqueeze(2) attn_mask = attn_mask.masked_fill(attn_mask != 0, float(-100.0)).masked_fill(attn_mask == 0, float(0.0)) else: attn_mask = None

这段代码是 ChitGPT 中的一部分，用于实现基于滑动窗口的多尺度自注意力机制（SW-MSA）。主要是计算用于掩盖不相关像素的注意力掩码。如果 shift_size 大于 0，就会生成一个大小为 H x W 的图像掩码，然后将其分成...

讲一下tensorflow代码转为pytorch代码。def simulated_spectral9_camera_spectral_response_function(hyper_spectral_image,masked_response_function): masked_response_function = tf.cast(masked_response_function, dtype=hyper_spectral_image.dtype) ##9,31 hyper_spectral_image = hyper_spectral_image[:,1:-1, 1:-1,:] #裁切中心部分 batch_size,h,w,c = hyper_spectral_image.shape response3x3 = tf.reshape(masked_response_function,[3,3,31]) #padding到 h,w responsehxw = tf.tile(response3x3,[h//3,w//3,1]) response_img = hyper_spectral_image*responsehxw response_img = tf.reduce_sum(response_img,axis=-1)/ tf.reduce_sum(responsehxw,axis=-1) #,keepdims=True # 预期 shape: (batch, height, width, 1) return response_img

masked_response_function = masked_response_function.to(hyper_spectral_image.dtype) 3. 将 tf.reshape 方法替换为 torch.Tensor.view() 方法： python # TensorFlow 代码 response3x3 = tf.reshape...

reconstructed_image = fake_image * (1 - mask) + masked_image * mask解释

其中，fake_image是一个生成的图片，mask是一个二进制遮罩层，有两个可能取值1或0。1表示该像素需要被遮罩掉，0表示该像素不需要被遮罩，masked_image是原始图像和遮罩层相乘所得的结果。通过此公式将遮罩层和生成的...

def extract_building_shadow(image, dsm, ground_spacing, radius): shadow_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.bool) for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, image.shape[1], ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True return shadow_mask image_path = 'C:\yingxiang\DJI_20230322140516_0026_V.JPG' image_dataset = gdal.Open(image_path) dsm_path = 'C:/sanwei/jianmo/Productions/Production_2/Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_dataset = gdal.Open(dsm_path) # 读取数据 image = image_dataset.ReadAsArray() dsm = dsm_dataset.ReadAsArray() # 获取地面分辨率 ground_spacing = dsm_dataset.GetGeoTransform()[1] # 关闭数据集 image_dataset = None dsm_dataset = None # 调用函数 shadow_mask = extract_building_shadow(image, dsm, 5, 10) # 打印结果 print(shadow_mask) # 将掩膜叠加在数字表面模型上 masked_dsm = np.copy(dsm) masked_dsm[shadow_mask] = np.nan # 将遮蔽区域的高程值设为nan plt.imshow(masked_dsm, cmap='terrain') plt.show()这段代码array is 2-dimensional, but 3 were indexed为什么会出现这个错误

这个错误通常表示您尝试对一个二维数组进行三维索引，可能是因为您使用了不正确的索引方式。请检查代码中的索引方式，确保每个数组的维度与索引的数量相匹配。一般来说，对于二维数组，索引应该是一个包含两个值的...

def gcn_norm(edge_index, edge_weight=None, num_nodes=None, improved=False, add_self_loops=True, flow="source_to_target", dtype=None): fill_value = 2. if improved else 1. if isinstance(edge_index, SparseTensor): assert flow in ["source_to_target"] adj_t = edge_index if not adj_t.has_value(): adj_t = adj_t.fill_value(1., dtype=dtype) if add_self_loops: adj_t = fill_diag(adj_t, fill_value) deg = sparsesum(adj_t, dim=1) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0.) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(-1, 1)) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(1, -1)) return adj_t else: assert flow in ["source_to_target", "target_to_source"] num_nodes = maybe_num_nodes(edge_index, num_nodes) if edge_weight is None: edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1), ), dtype=dtype, device=edge_index.device) if add_self_loops: edge_index, tmp_edge_weight = add_remaining_self_loops( edge_index, edge_weight, fill_value, num_nodes) assert tmp_edge_weight is not None edge_weight = tmp_edge_weight row, col = edge_index[0], edge_index[1] idx = col if flow == "source_to_target" else row deg = scatter_add(edge_weight, idx, dim=0, dim_size=num_nodes) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0) return edge_index, deg_inv_sqrt[row] * edge_weight * deg_inv_sqrt[col]

- flow：字符串，表示信息传播的方向，默认为"source_to_target"，即从源节点到目标节点。 函数内部逻辑： 1. 根据是否是SparseTensor对象，判断是稀疏还是稠密的边索引。 2. 对于稀疏边索引，首先判断信息传播方向...

mask = torch.randn(2, 64, 64).cuda target_masked = torch.rand(2, 3, 64, 64).cuda() input_mask = torch.rand(2, 3, 64, 64).cuda() target = mask.unsqueeze(1) for d in range(3): target_masked[:, d, :, :] = input_mask[:, d, :, :] * target[:, d, :, :] target_masked = target_masked.cuda()解释一下这段代码，并把运行错误的地方修改

这段代码的作用是将一个大小为2x64x64的随机张量mask，经过unsqueeze操作变成一个大小为2x1x64x64的张量target，然后将input_mask的三个通道与target的三个通道相乘，得到一个大小为2x3x64x64的张量target_masked。...

给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

# Check if all state dicts have the same keys for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_...

t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=100, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) for segment_id in np.unique(segments): mask = segments == segment_id masked_image = img.copy() masked_image[~mask] = 0 cv2.imwrite(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\segment_{}.png'.format(segment_id), masked_image) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') plt.savefig(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\maskslic.png')提取每个子块图像的位置和大小信息

可以使用 regionprops 函数从分割结果中提取每个子块的位置和大小信息。具体步骤如下： 1. 将分割结果转换为标签图像，其中每个子块的像素值为其对应的标签值。 2. 使用 regionprops 函数提取标签图像中每个...

% STFT变换 Z = stft(z, nfft); % STFT幅度谱和相位谱 Z_mag = abs(Z); Z_phase = angle(Z); % 幅度谱转换为线性幅度 Z_mag_lin = db2mag(Z_mag); % 设置阈值 Z_mag_thresh = max(Z_mag_lin) * 10^(-25/20); % 生成掩码 Z_mask = bsxfun(@gt, Z_mag_lin, Z_mag_thresh); % 对幅度谱进行掩码 Z_mag_masked = Z_mag .* Z_mask; % 对每一列进行平滑处理 smooth_window = 60; Z_mag_smoothed = smoothdata(Z_mag_masked, 1, 'movmean', smooth_window); % 将平滑后的掩码谱应用到幅度谱上 Z_mag_masked_smoothed = Z_mag_smoothed .* Z_mask; % 掩码为0以下的部分置为0 Z_mag_masked_smoothed(Z_mag_masked_smoothed < 0) = 0; % 生成掩码谱 Z_masked = Z_mag_masked_smoothed .* exp(1i*Z_phase);这里的阈值是怎么设定的

阈值的设定在语音增强中非常重要，它决定了噪声的抑制程度和语音信号的保留程度。在这段代码中，阈值的设定采用了一个经验值，即设置为最大幅度值的10^(-25/20)倍。其中，10^(-25/20)是一个常数，表示信噪比为25dB时...

% STFT变换 Z = stft(z, nfft); % STFT幅度谱和相位谱 Z_mag = abs(Z); Z_phase = angle(Z); % 幅度谱转换为线性幅度 Z_mag_lin = db2mag(Z_mag); % 设置阈值 Z_mag_thresh = max(Z_mag_lin) * 10^(-25/20); % 生成掩码 Z_mask = bsxfun(@gt, Z_mag_lin, Z_mag_thresh); % 对幅度谱进行掩码 Z_mag_masked = Z_mag .* Z_mask; % 对每一列进行平滑处理 smooth_window = 60; Z_mag_smoothed = smoothdata(Z_mag_masked, 1, 'movmean', smooth_window); % 将平滑后的掩码谱应用到幅度谱上 Z_mag_masked_smoothed = Z_mag_smoothed .* Z_mask; % 掩码为0以下的部分置为0 Z_mag_masked_smoothed(Z_mag_masked_smoothed < 0) = 0; % 生成掩码谱 Z_masked = Z_mag_masked_smoothed .* exp(1i*Z_phase);这里的阈值是根据什么经验设置的 应该怎么解释

阈值的设置在语音增强中是一个非常重要的问题，影响到增强效果的好坏。一般来说，阈值的设置需要结合实际情况和实验结果进行调整，具体可以考虑以下几个因素： 1. 信噪比：阈值的设置应该考虑到信噪比的大小，即...

def init_weights(self): initrange = 0.1 self.decoder.bias.data.zero_() self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) def forward(self,src): src = src.unsqueeze(2) if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src): device = src.device mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device) self.src_mask = mask src = self.pos_encoder(src) #print('##src',src.shape,self.src_mask.shape) output_1 = self.transformer_encoder(src) #, self.src_mask) output = output_1[0, :, :] output=torch.sum(output,dim=0) # output = self.decoder(output_1[-1]).squeeze(1) return output def _generate_square_subsequent_mask(self, sz): mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) return mask

这段代码看起来是一个基于Transformer的模型，主要...在这段代码中，未使用self.src_mask，因此可以考虑将其删除。最后，将output_1中的第一个元素作为输出，通过对第一个维度的求和来实现将输出从3D张量降为2D张量。

def masked_softmax(X, valid_lens): if valid_lens is None: return nn.functional.softmax(X,dim=-1) else: shape = X.shape if valid_lens.dim() == 1: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, shape[1]) else: valid_lens = valid_lens.reshape(-1) X = d2l.sequence_mask(X.reshape(-1, shape[-1]), valid_lens, value=-1e6) return nn.functional.softmax(X.reshape(shape), dim=-1)

这是一个 PyTorch 中的函数 masked_softmax，它实现了 softmax 操作并考虑了有效长度（有效长度指的是在一个 batch 中，每个序列的真实长度，可能由于 padding 的存在而不同）。具体地，该函数的输入为一个形状为 ...

% STFT变换 Z = stft(z, nfft); % STFT幅度谱和相位谱 Z_mag = abs(Z); Z_phase = angle(Z); % 幅度谱转换为线性幅度 Z_mag_lin = db2mag(Z_mag); % 设置阈值 Z_mag_thresh = max(Z_mag_lin) * 10^(-25/20); % 生成掩码 Z_mask = bsxfun(@gt, Z_mag_lin, Z_mag_thresh); % 对幅度谱进行掩码 Z_mag_masked = Z_mag .* Z_mask; % 对每一列进行平滑处理 smooth_window = 60; Z_mag_smoothed = smoothdata(Z_mag_masked, 1, 'movmean', smooth_window); % 将平滑后的掩码谱应用到幅度谱上 Z_mag_masked_smoothed = Z_mag_smoothed .* Z_mask; % 掩码为0以下的部分置为0 Z_mag_masked_smoothed(Z_mag_masked_smoothed < 0) = 0; % 生成掩码谱 Z_masked = Z_mag_masked_smoothed .* exp(1i*Z_phase); % iSTFT变换 z_enhanced = istft(Z_masked, nfft); % 重构后的语音 g = real(istft(Y_mag .* Z_masked, nfft)); % 归一化 g = g / max(abs(g)); % 播放语音 sound(g, fs);

这段代码是一个语音增强的处理过程，具体步骤如下： 1. 对原始语音信号进行 STFT 变换，得到幅度谱和相位谱。 2. 将幅度谱转换为线性幅度，并设置一个阈值。 3. 生成掩码，将小于阈值的部分置为0，大于阈值的部分...

class Attention(nn.Module): def __init__(self, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.attention_weights = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) def forward(self, inputs, mask): mask = mask.unsqueeze(-1).float() scores = self.attention_weights(inputs) scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention_weights = torch.softmax(scores, dim=1) # 在维度 1 上进行 softmax weighted_inputs = inputs * attention_weights return weighted_inputs

另一个是 mask，表示掩码，用于在计算注意力权重时屏蔽掉某些位置。在 forward 方法中，首先将输入的掩码 mask 扩展一个维度，并将其转换为浮点数类型。然后通过一个全连接层计算出每个位置的注意力得分 scores。...

def derivative_of(x, dt=1, radian=False): if radian: x = make_continuous_copy(x) not_nan_mask = ~np.isnan(x) masked_x = x[not_nan_mask] if masked_x.shape[-1] < 2: return np.zeros_like(x) dx = np.full_like(x, np.nan) dx[not_nan_mask] = np.ediff1d(masked_x, to_begin=(masked_x[1] - masked_x[0])) / dt return dx

这是一段 python 代码，它定义了一个名为 "derivative_of" 的函数。该函数接受三个参数："x"、"dt" 和 "radian"。如果 "radian" 为真，它会使用 "make_continuous_copy" 函数处理 "x"。然后，它会通过 numpy 库函数 ...

%% 掩膜部分 Z = stft(z, nfft); % STFT变换 Z_mag = abs(Z); % STFT幅度谱 Z_phase = angle(Z); % STFT相位谱 Z_mag_db = 20*log10(Z_mag); % 将幅度谱转换为分贝 Z_mag_db_thresh = max(Z_mag_db) - 25; % 设置阈值 Z_mag_db_thresh(Z_mag_db_thresh<0) = 0; % 阈值为0以下的部分置为0 Z_mag_db_mask = Z_mag_db > Z_mag_db_thresh; % 生成掩码 Z_mag_masked = Z_mag .* Z_mag_db_mask; % 对幅度谱进行掩码 Z_mag_masked(Z_mag_masked<0) = 0; % 掩码为0以下的部分置为0 Z_masked = Z_mag_masked .* exp(1i*Z_phase); % 生成掩码谱 z_enhanced = istft(Z_masked, nfft); % iSTFT变换 G= Y_mag.*Z_masked g=istft(G,nfft); %得到重构后的语音 g=g/max(abs(g)); pause(3) sound(g,fs)这段代码可以怎么优化

2. 将Z_mag_db_mask的生成和Z_mag_masked的计算合并为一个步骤，可以减少不必要的数组操作。 3. 考虑使用更快速的STFT和iSTFT实现，例如使用librosa库中的stft和istft函数。 4. 考虑使用多线程或GPU加速来加快计算...
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1-全球各国信息化发展指数IDI指数2007-2017年-社科数据.zip

全球各国信息化发展指数（IDI指数）是一个衡量国家和地区信息与通信技术发展水平的综合评价指标，由国际电信联盟定期发布。该指数通过三个分指数来评估：ICT接入分指数、ICT使用分指数和ICT技能分指数。ICT接入分指数涵盖了固定电话普及率、移动电话普及率、人均国际出口带宽、电脑家庭普及率和互联网家庭普及率等指标；ICT使用分指数则包括网民普及率、固定宽带人口普及率和移动宽带人口普及率；ICT技能分指数则关注平均受教育年限、中等教育毛入学率和高等教育毛入学率。这些指标共同描绘了一个国家在信息化基础设施、信息化使用、知识水平等方面的发展情况。数据覆盖了2007至2017年的区间，但需要注意的是，2009年的数据在报告中是缺失的。IDI指数为全球、区域、国家或地区信息化发展程度提供了一个综合评价手段，对于研究和比较不同国家和地区的信息化发展水平具有重要意义。
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MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

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