解释代码 x = self.reshape(x, (-1, 2*128))
时间: 2023-05-26 15:02:36 浏览: 46
这段代码的作用是将输入的x按照指定的形状进行变形。具体来说,x是一个二维数组,第一维的长度不确定(用-1表示),第二维的长度为2×128。也就是说,如果x的形状为(N,256),其中N表示样本的个数,则reshape之后x的形状变为(N,2*128)。
这段代码中的self指的是当前对象,也就是调用该方法的对象。通常,这个方法是属于某个类的,因此self实际上就是指该类的一个实例。在这个类中,有一个名为reshape的方法,可以根据输入的shape参数对数据进行变形。因此,可以看作是调用了这个方法来实现对x的变形操作。
总之,这段代码的作用是将二维数组x按照指定形状变形为(N,2*128),其中N表示样本的个数。
相关问题
def forward(self, x): with torch.no_grad(): with torch.cuda.amp.autocast(enabled=False): x = self.torchfb(x)+1e-6 if self.log_input: x = x.log() x = self.instancenorm(x).unsqueeze(1) x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.bn1(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = x.reshape(x.size()[0],-1,x.size()[-1]) w = self.attention(x) if self.encoder_type == "SAP": x = torch.sum(x * w, dim=2) elif self.encoder_type == "ASP": mu = torch.sum(x * w, dim=2) sg = torch.sqrt( ( torch.sum((x**2) * w, dim=2) - mu**2 ).clamp(min=1e-5) ) x = torch.cat((mu,sg),1) x = x.view(x.size()[0], -1) x = self.fc(x) return x
这段代码是PyTorch中的一个神经网络模型的前向计算部分。下面是代码的主要流程:
1. 将输入张量`x`传入模型,经过一系列的计算得到输出结果。
2. 在计算前,使用了`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算,这是因为前向计算不需要计算梯度,关闭后可以节省一些计算资源。
3. 又使用`torch.cuda.amp.autocast(enabled=False)`上下文管理器来关闭自动混合精度计算,这是因为该模型在前向计算中使用了FP32精度进行计算,而自动混合精度计算会将计算过程中的浮点数转换为FP16精度,从而可能影响计算结果。
4. 对输入张量进行预处理,包括使用TorchFB库进行滤波,加上一个很小的常数防止出现零值,进行对数变换,进行实例归一化等操作。
5. 将处理后的张量`x`传入一个一维卷积层`self.conv1`中,得到一个新的特征张量。
6. 对新特征张量进行ReLU激活和批归一化操作。
7. 将新特征张量传入多个残差块`self.layer1`、`self.layer2`、`self.layer3`、`self.layer4`中,得到一个更加深层的特征张量。
8. 将深层特征张量进行形状变换`x.reshape(x.size()[0],-1,x.size()[-1])`,将其转换为三维张量,其中第一维表示批量大小,第二维表示时间步,第三维表示特征维度。
9. 利用注意力机制计算出每个时间步的权重`w`,用于将特征张量中的不同时间步进行加权平均。
10. 根据不同的编码器类型,对加权后的张量进行不同的操作,得到最终的特征向量。如果是SAP编码器类型,则将加权后的张量在时间步维度上求和,得到一个二维张量;如果是ASP编码器类型,则在加权后的张量上分别计算均值和标准差,将二者连接起来,得到一个一维张量。
11. 将最终得到的特征向量进行形状变换,转换为一维向量。
12. 将一维向量传入一个全连接层`self.fc`中,得到最终的输出结果。
程序运行提示ValueError: could not broadcast input array from shape (921600,) into shape (307200,),优化程序 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1) self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)
根据报错信息,可以看出是在数据维度转换的过程中出现了问题。具体来说,`self.X.T.reshape(-1)`、`-self.Y.T.reshape(-1)` 和 `-self.Z.T.reshape(-1)` 这三行代码中,将二维数组转换成了一维数组,并且数组长度发生了变化。其中,`self.X`、`self.Y` 和 `self.Z` 都是形状为 `(self.width, self.height)` 的二维数组,转换成一维数组之后,长度应该是 `self.width * self.height`。但是由于错误提示中提到的维度不匹配问题,可以猜测有些数据的长度没有正确计算。
为了解决这个问题,可以在调用 `reshape` 函数之前,先打印出相应数组的形状,确保长度计算正确。同时,也可以使用 `flatten` 函数代替 `reshape(-1)`,这样可以保证不改变数组的长度和维度。修改后的代码如下:
```
data_ply[0] = self.X.T.flatten()
data_ply[1] = -self.Y.T.flatten()
data_ply[2] = -self.Z.T.flatten()
```