res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y发生异常operands could not be broadcast together with shapes (8,8,1,720,1280,4) (8,8,720,1280)

根据异常信息，可以看出 `a` 的形状是 `(8, 8, 1, 720, 1280, 4)`，而 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状是 `(8, 8, 720, 1280)`。

在进行广播运算时，要确保数组的形状能够匹配。根据你的代码逻辑，可以通过扩展 `x_idx` 和 `y_idx` 的维度来匹配 `a` 的形状。可以使用 `np.newaxis` 或者 `np.expand_dims()` 来实现。

以下是修正后的代码片段：

x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int)[:, :, np.newaxis, :, :]
y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int)[:, :, np.newaxis, :, :]

这样做会将 `x_idx` 和 `y_idx` 扩展为 `(8, 8, 1, 720, 1280)` 的形状，以便与 `a` 进行广播运算。

请尝试使用修正后的代码，看看是否能够解决异常问题。如果还有其他问题，请随时追问。

相关问题

import numpy as np from numpy import int64 def bilinear_interp_vectorized(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ This is the vectorized implementation of bilinear interpolation. - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64 - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64 - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64 """ # Get axis size from ndarray shape N, H1, W1, C = a.shape N1, H2, W2, _ = b.shape assert N == N1 # Calculate the indices for interpolation x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int) y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int) x = b[:, :, :, 0] - x_idx y = b[:, :, :, 1] - y_idx # Calculate the interpolation values res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y return res.astype(int64) 在res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y发生错误operands could not be broadcast together with shapes (8,8,720,1280,4) (8,720,1280)

这个错误是由于形状不匹配导致的。你可以在计算 `res` 之前，先调整 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状，使其与 `a` 的形状相匹配。可以使用 `np.expand_dims` 函数来添加额外的维度。修改代码如下：

x_idx = np.expand_dims(x_idx, axis=-1)
y_idx = np.expand_dims(y_idx, axis=-1)

然后再重新计算 `res`。

希望这可以解决你的问题！如果还有其他问题，请随时提问。

res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + \引发异常operands could not be broadcast together with shapes (8,8,720,1280,4) (8,720,1280)

这异常是由于数组形状不匹配导致的根据异常信息，可以看出 `a` 的形状是 `(8, 8 720, 1280, 4)`，而 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状是 `(8, 720, 1280)`。

在向量化计算中，要确保数组的形状匹配才能进行运算。根据你的代码逻辑，可以通过扩展 `x_idx` 和 `y_idx` 的维度来匹配 `a` 的形状。可以使用 `np.newaxis` 或者 `np.expand_dims()` 来实现。

以下是修正后的代码片段：

x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int)[:, np.newaxis, :, :]
y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int)[:, np.newaxis, :, :]

这样做会将 `x_idx` 和 `y_idx` 扩展为 `(8, 1, 720, 1280)` 的形状，以便与 `a` 进行广播运算。

请尝试使用修正后的代码，看看是否能够解决异常问题。如果还有其他问题，请随时追问。