output.index_select是什么意思
时间: 2023-10-23 16:13:18 浏览: 36
output.index_select表示在output张量中选择指定维度上的元素。具体来说,该函数可以通过提供一个索引张量来选择output张量中的部分元素,索引张量与output张量具有相同的大小,但索引张量的值表示相应维度上输出张量中应选择的元素的索引。该函数返回一个新张量,其形状与索引张量相同,但是由输出张量中选中的元素组成。
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def forward(self, l, ab, y, idx=None): K = int(self.params[0].item()) T = self.params[1].item() Z_l = self.params[2].item() Z_ab = self.params[3].item() momentum = self.params[4].item() batchSize = l.size(0) outputSize = self.memory_l.size(0) # the number of sample of memory bank inputSize = self.memory_l.size(1) # the feature dimensionality # score computation if idx is None: # 用 AliasMethod 为 batch 里的每个样本都采样 4096 个负样本的 idx idx = self.multinomial.draw(batchSize * (self.K + 1)).view(batchSize, -1) # sample positives and negatives idx.select(1, 0).copy_(y.data) # sample weight_l = torch.index_select(self.memory_l, 0, idx.view(-1)).detach() weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = torch.bmm(weight_ab, l.view(batchSize, inputSize, 1)) if self.use_softmax: out_ab = torch.div(out_ab, T) out_l = torch.div(out_l, T) out_l = out_l.contiguous() out_ab = out_ab.contiguous() else: out_ab = torch.exp(torch.div(out_ab, T)) out_l = torch.exp(torch.div(out_l, T)) # set Z_0 if haven't been set yet, # Z_0 is used as a constant approximation of Z, to scale the probs if Z_l < 0: self.params[2] = out_l.mean() * outputSize Z_l = self.params[2].clone().detach().item() print("normalization constant Z_l is set to {:.1f}".format(Z_l)) if Z_ab < 0: self.params[3] = out_ab.mean() * outputSize Z_ab = self.params[3].clone().detach().item() print("normalization constant Z_ab is set to {:.1f}".format(Z_ab)) # compute out_l, out_ab out_l = torch.div(out_l, Z_l).contiguous() out_ab = torch.div(out_ab, Z_ab).contiguous() # # update memory with torch.no_grad(): l_pos = torch.index_select(self.memory_l, 0, y.view(-1)) l_pos.mul_(momentum) l_pos.add_(torch.mul(l, 1 - momentum)) l_norm = l_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_l = l_pos.div(l_norm) self.memory_l.index_copy_(0, y, updated_l) ab_pos = torch.index_select(self.memory_ab, 0, y.view(-1)) ab_pos.mul_(momentum) ab_pos.add_(torch.mul(ab, 1 - momentum)) ab_norm = ab_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_ab = ab_pos.div(ab_norm) self.memory_ab.index_copy_(0, y, updated_ab) return out_l, out_ab
这是一个 Python 中定义的函数,函数名为 forward。该函数有五个参数:l、ab、y、idx 和 self。其中,self 是该类的实例对象,l、ab、y、idx 为输入的数据,分别代表亮度、颜色和标签,其中 idx 可以为 None。函数中首先从 self.params 中获取一些参数(包括 K、T、Z_l、Z_ab 和 momentum),然后对 batchSize 和 outputSize 进行了一些处理。
import open3d as o3d#导入open3d库,用于点云处理和可视化 import numpy as np#导入numpy库,用于数值计算 #读取点云数据 pcd=o3d.io.read_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output4.pcd") #使用read_point_cloud函数,读取点云数据文件,返回一个PointCloud对象 # 统计离群点滤波 cl, ind = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20, std_ratio=2.0) # 使用remove_statistical_outlier函数,输入邻居数和标准差倍数,返回滤波后的点云和索引 def display_inlier_outlier(cloud, ind): # 定义一个函数,用来绘制两个点云的对比图,输入参数是原始点云和索引 inlier_cloud=cloud.select_by_index(ind) # 使用select_by_index函数,根据索引选择滤波后的点云,返回一个PointCloud对象 outlier_cloud=cloud.select_by_index(ind, invert=True) # 使用select_by_index函数,根据索引选择离群点,返回一个PointCloud对象,注意要设置invert参数为True print("Showing outliers (red) and inliers (gray): ") # 打印提示信息 outlier_cloud.paint_uniform_color([1,0,0]) #使用paint_uniform_color函数,给离群点涂上红色 inlier_cloud.paint_uniform_color([0.8,0.8,0.8])# 使用paint_uniform_color函数,给滤波后的点云涂上灰色 o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud,outlier_cloud])#使用draw_geometries函数,绘制两个点云的对比图,输入参数是一个包含两个PointCloud对象的列表 o3d.io.write_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output5.pcd",inlier_cloud)请帮我整理一下这段代码
这段代码使用了open3d库和numpy库,实现了读取点云数据、统计离群点、绘制两个点云的对比图和保存滤波后的点云数据的功能。代码注释如下:
```python
import open3d as o3d # 导入open3d库,用于点云处理和可视化
import numpy as np # 导入numpy库,用于数值计算
# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output4.pcd")
# 使用read_point_cloud函数,读取点云数据文件,返回一个PointCloud对象
# 统计离群点滤波
cl, ind = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20, std_ratio=2.0)
# 使用remove_statistical_outlier函数,输入邻居数和标准差倍数,返回滤波后的点云和索引
# 定义一个函数,用来绘制两个点云的对比图,输入参数是原始点云和索引
def display_inlier_outlier(cloud, ind):
inlier_cloud = cloud.select_by_index(ind) # 使用select_by_index函数,根据索引选择滤波后的点云,返回一个PointCloud对象
outlier_cloud = cloud.select_by_index(ind, invert=True) # 使用select_by_index函数,根据索引选择离群点,返回一个PointCloud对象,注意要设置invert参数为True
print("Showing outliers (red) and inliers (gray): ") # 打印提示信息
outlier_cloud.paint_uniform_color([1, 0, 0]) # 使用paint_uniform_color函数,给离群点涂上红色
inlier_cloud.paint_uniform_color([0.8, 0.8, 0.8]) # 使用paint_uniform_color函数,给滤波后的点云涂上灰色
o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud, outlier_cloud]) # 使用draw_geometries函数,绘制两个点云的对比图,输入参数是一个包含两个PointCloud对象的列表
# 绘制点云的离群点和滤波后的点云对比图
display_inlier_outlier(pcd, ind)
# 保存滤波后的点云数据
o3d.io.write_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output5.pcd", inlier_cloud)
```