level -= torch.clip(level[:,:,-1:] - 12,0,None)
时间: 2024-05-17 13:15:47 浏览: 12
这是一个使用PyTorch实现的操作,其中torch.clip()函数用于对张量中的元素进行限制,保证在指定的范围内。具体来说,该函数的第一个参数level是一个张量,第二个参数torch.clip(level[:,:,-1:] - 12,0,None)表示将level张量的深度维度上的最后一个元素减去12,并将得到的结果限制在0到正无穷之间,即小于0的数变为0,不限制上限。最后,该操作会将得到的结果从原来的level张量中减去,即执行level -= torch.clip(...)的操作。
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top5_acc = torch.sum((prediction[:, 0:5] == target.unsqueeze(dim=-1)).any(dim=-1).float()).item()什么作用
这段代码的作用是计算模型的 Top-5 准确率,其中:
- prediction 是模型的预测结果,是一个大小为 [batch_size, num_classes] 的张量;
- target 是模型的真实标签,是一个大小为 [batch_size] 的张量;
- prediction[:, 0:5] 取出 prediction 中每个样本预测概率最高的前 5 个类别,是一个大小为 [batch_size, 5] 的张量;
- target.unsqueeze(dim=-1) 将 target 张量在最后一维上扩展,变成一个大小为 [batch_size, 1] 的张量;
- (prediction[:, 0:5] == target.unsqueeze(dim=-1)) 对比预测的前 5 个类别和真实标签是否相等,得到一个大小为 [batch_size, 5] 的布尔型张量;
- (prediction[:, 0:5] == target.unsqueeze(dim=-1)).any(dim=-1) 判断每个样本的前 5 个预测类别中是否有一个与真实标签相等,得到一个大小为 [batch_size] 的布尔型张量;
- (prediction[:, 0:5] == target.unsqueeze(dim=-1)).any(dim=-1).float() 将布尔型张量转换为浮点型张量;
- torch.sum((prediction[:, 0:5] == target.unsqueeze(dim=-1)).any(dim=-1).float()) 对每个样本的浮点型结果求和,得到 Top-5 正确的样本数量;
- .item() 将张量中的值提取出来,转换为 Python 中的标量。
逐行注释: lt = torch.max(box_a[:, None, :2], box_b[:, :2]) rb = torch.min(box_a[:, None, 2:], box_b[:, 2:]) wh = (rb - lt).clamp(min=0) inter = wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1] area_a = torch.prod(box_a[:, 2:] - box_a[:, :2], 1) area_b = torch.prod(box_b[:, 2:] - box_b[:, :2], 1) return inter / (area_a[:, None] + area_b - inter)
这是一个计算两个矩形框之间的 IoU(Intersection over Union,交并比)的函数。下面是逐行注释:
```python
lt = torch.max(box_a[:, None, :2], box_b[:, :2])
# 得到两个矩形框左上角坐标的最大值,即交集的左上角坐标
rb = torch.min(box_a[:, None, 2:], box_b[:, 2:])
# 得到两个矩形框右下角坐标的最小值,即交集的右下角坐标
wh = (rb - lt).clamp(min=0)
# 计算交集的宽高,如果宽高小于0则置为0
inter = wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1]
# 计算交集面积
area_a = torch.prod(box_a[:, 2:] - box_a[:, :2], 1)
# 计算第一个矩形框的面积
area_b = torch.prod(box_b[:, 2:] - box_b[:, :2], 1)
# 计算第二个矩形框的面积
return inter / (area_a[:, None] + area_b - inter)
# 计算并集面积并返回交并比
```