gram = torch.bmm(x, y)
时间: 2024-01-18 09:04:47 浏览: 22
这是一行 PyTorch 代码,其中使用了函数 bmm(),用于计算两个张量的批矩阵乘积(batch matrix multiplication)。具体来说,该行代码中,x 和 y 分别是两个大小为 (batch_size, n, m) 和 (batch_size, m, p) 的张量,代表两个矩阵,其中 batch_size 表示批次大小,n、m、p 分别表示矩阵的行数、列数和深度(即矩阵的通道数)。函数 bmm() 对这两个矩阵进行批矩阵乘积运算,得到大小为 (batch_size, n, p) 的输出张量 gram,代表两个矩阵的 Gram 矩阵。在深度学习中,Gram 矩阵常用于表示卷积神经网络中的特征相似性,以及风格迁移网络中的风格特征。
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gram = np.cos(field).reshape(-1, 128) print(gram) df5 = pd.DataFrame(0, index=range(128), columns=range(128)) for i in range(128): for j in range(128): df5.iloc[i, j] = gram[i][j] * 127.5 + 127.5 array5 = df5.values优化代码
可以使用 numpy 的广播功能来避免使用 for 循环。具体来说,可以将 `gram` 数组中的每个元素乘以 127.5,然后加上 127.5,最后将得到的结果赋值给 `df5` 对应的元素。这样就可以避免使用 for 循环,从而提高代码的执行效率。优化后的代码如下所示:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设 field 已经定义好了
gram = np.cos(field).reshape(-1, 128)
df5 = pd.DataFrame(0, index=range(128), columns=range(128))
df5.values[:] = gram * 127.5 + 127.5
array5 = df5.values
```
这里使用了 `df5.values[:]` 来获取 df5 对应的二维数组,并使用 numpy 广播的方式对数组进行操作。具体来说,`gram * 127.5 + 127.5` 这个表达式会生成一个与 `gram` 形状相同的数组,其中的每个元素都是经过计算的结果。然后,使用 `df5.values[:]` 将这个数组的值赋值给 `df5` 对应的元素,从而完成了赋值的操作。
gram = np.cos(field).reshape(-1, 128) df5 = pd.DataFrame(0, index=range(128), columns=range(128)) for K in range(128): for L in range(128): df5.iloc[K, L] = gram[K][L] * 127.5 + 127.5 array5 = df5.values优化代码
同样可以使用numpy来优化这段代码。可以使用numpy直接进行乘法和加法操作,避免了DataFrame的创建和循环。优化后的代码如下:
```
gram = np.cos(field).reshape(-1, 128)
array5 = gram * 127.5 + 127.5
```
这样就能直接用numpy数组进行乘法和加法操作,避免了循环和DataFrame的创建。