torch.tensor([x2.size()[2] - x1.size()[2]])

时间: 2023-12-24 18:02:55 浏览: 131
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pytorch逐元素比较tensor大小实例

这是一个将一个数组转换为PyTorch Tensor的语句。其中x2和x1都是PyTorch Tensor，通过size()方法获取它们的大小，然后用索引取出第三个维度的大小进行计算，再将结果传给torch.tensor()方法转换为Tensor。具体来说，它计算了x2的第三个维度大小减去x1的第三个维度大小，并将结果转换为Tensor返回。
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详解torch.Tensor的4种乘法

a = torch.tensor([[1, 2], [2, 3]]) b = torch.tensor([[4, 5], [6, 7]]) torch.mm(a, b) # 矩阵乘法 4. torch.matmul 函数 torch.matmul是更灵活的矩阵乘法函数，它支持广播和转置，可以处理更高...

def forward(self, x1, x2): x1 = self.up(x1) # input is CHW diffY = torch.tensor([x2.size()[2] - x1.size()[2]]) diffX = torch.tensor([x2.size()[3] - x1.size()[3]]) x1 = F.pad(x1, [diffX // 2, diffX - diffX // 2, diffY // 2, diffY - diffY // 2]) x = torch.cat([x2, x1], dim=1) return self.conv(x)

这段代码实现了什么功能？ ...具体来说，这段代码接收两个输入特征图 x1 和 x2，其中 x1 是...最后通过 torch.cat 将 x1 和 x2 沿着通道维度连接起来，并将结果输入到 self.conv 中进行卷积操作，得到最终的特征图输出。

torch.tensor.dot

x·y = x1*y1 + x2*y2 + ... + xn*yn 对于更高维度的张量，该方法将计算沿着最后两个维度的点积。举个例子，如果有两个3x4张量A和B，则它们的点积是一个3x3的张量，其中C[i][j]是A[i][k]和B[k][j]的点积的总和。 ...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义数据 x1 = torch.tensor([0, 2.8, 5.6, 8.4, 11.2, 14, 16.8], dtype=torch.float32) x2 = torch.tensor([0, 20, 387, 680, 783, 850, 1120], dtype=torch.float32) y = torch.tensor([0, 87.94, 2447.78, 5253, 6625.75, 7868.45, 12012], dtype=torch.float32) # 定义模型 class LinearRegression(nn.Module): def __init__(self): super(LinearRegression, self).__init__() self.linear = nn.Linear(2, 1) # 输入特征维度为2，输出特征维度为1 def forward(self, x): out = self.linear(x) return out model = LinearRegression() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 num_epochs = 1000 for epoch in range(num_epochs): inputs = torch.stack([x1, x2], dim=1) # 将两个自变量堆叠在一起 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs.squeeze(), y) # 计算损失 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) # 打印模型参数 print("模型参数:") for name, param in model.named_parameters(): if param.requires_grad: print(name, param.data) # 使用模型进行预测 test_input = torch.tensor([[6, 12]], dtype=torch.float32) predicted = model(test_input) print("预测结果:", predicted.item())

你根据自己的数据设置了x1、x2和y的值，并定义了一个继承自nn.Module的线性回归模型。你还使用了均方误差损失函数和随机梯度下降优化器进行训练，并打印了训练过程中的损失值。最后，你使用训练好的模型进行了预测并...

人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 3. 定义模型参数： python w = torch.randn(2, 1, requires_grad=True) # 权重参数 b = torch....

class DownConv(nn.Module): def __init__(self, seq_len=200, hidden_size=64, m_segments=4,k1=10,channel_reduction=16): super().__init__() """ DownConv is implemented by stacked strided convolution layers and more details can be found below. When the parameters k_1 and k_2 are determined, we can soon get m in Eq.2 of the paper. However, we are more concerned with the size of the parameter m, so we searched for a combination of parameter m and parameter k_1 (parameter k_2 can be easily calculated in this process) to find the optimal segment numbers. Args: input_tensor (torch.Tensor): the input of the attention layer Returns: output_conv (torch.Tensor): the convolutional outputs in Eq.2 of the paper """ self.m =m_segments self.k1 = k1 self.channel_reduction = channel_reduction # avoid over-parameterization middle_segment_length = seq_len/k1 k2=math.ceil(middle_segment_length/m_segments) padding = math.ceil((k2*self.m-middle_segment_length)/2.0) # pad the second convolutional layer appropriately self.conv1a = nn.Conv1d(in_channels=hidden_size, out_channels=hidden_size // self.channel_reduction, kernel_size=self.k1, stride=self.k1) self.relu1a = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2a = nn.Conv1d(in_channels=hidden_size // self.channel_reduction, out_channels=hidden_size, kernel_size=k2, stride=k2, padding = padding) def forward(self, input_tensor): input_tensor = input_tensor.permute(0, 2, 1) x1a = self.relu1a(self.conv1a(input_tensor)) x2a = self.conv2a(x1a) if x2a.size(2) != self.m: print('size_erroe, x2a.size_{} do not equals to m_segments_{}'.format(x2a.size(2),self.m)) output_conv = x2a.permute(0, 2, 1) return output_conv

在构造函数中，需要指定一些参数，包括序列长度seq_len，隐藏层大小hidden_size，中间段数m_segments，卷积核大小k1和通道缩减channel_reduction。其中，降采样卷积层的实现使用了两个卷积层，第一个卷积层的卷积核...

我有一个来自十个类别各100个共1000个的信号数据，每个数据有512个特征点，存储为一个(300,1,512)的torch.tensor张量，现在我想将其输入一个深度DenseNet网络训练分类模型用于分类这些信号，请使用pytorch实现

x2 = torch.cat([x1, x2], 1) x3 = self.dense3(x2) x3 = torch.cat([x2, x3], 1) x4 = self.dense4(x3) x4 = torch.cat([x3, x4], 1) x5 = self.dense5(x4) x5 = torch.cat([x4, x5], 1) x6 = self.dense6...

Traceback (most recent call last): File "E:/pycharm/AHEcode/train.py", line 229, in <module> outputs = model(images) File "E:\conda\CONDA\envs\hu-torch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:/pycharm/AHEcode/train.py", line 63, in forward x_final = torch.cat([x3_flat, lbp_output], dim=1) # 将 x3_flat 和 lbp_output 拼接 RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 6272 but got size 8 for tensor number 1 in the list.完整的代码如下： def forward(self, x): x1 = F.relu(self.bn1(torch.cat([self.conv1_3x3(x), self.conv1_5x5(x), self.conv1_7x7(x)], dim=1))) x1 = F.max_pool2d(x1, 2) x2 = F.relu(self.bn2(torch.cat([self.conv2_3x3(x1), self.conv2_5x5(x1), self.conv2_7x7(x1)], dim=1))) x2 = F.max_pool2d(x2, 2) x3 = F.relu(self.bn3(torch.cat([self.conv3_3x3(x2), self.conv3_5x5(x2), self.conv3_7x7(x2)], dim=1))) x3 = F.max_pool2d(x3, 2) x3_flat = x3.view(-1, 768) print(f'x3_flat size: {x3_flat.size()}') clahe_output = self.clahe_module(x) print(clahe_output.shape) lbp_output = self.lbp_layer(clahe_output) print(f'lbp_output size: {lbp_output.size()}') lbp_output = lbp_output.to(x3_flat.device) # print(f'lbp_output expanded size: {lbp_output.size()}') x_final = torch.cat([x3_flat, lbp_output], dim=1) # 将 x3_flat 和 lbp_output 拼接 output = self.fc(x_final) # 全连接层得到最终的输出 return output

x2 = F.relu(self.bn2(torch.cat([self.conv2_3x3(x1), self.conv2_5x5(x1), self.conv2_7x7(x1)], dim=1))) x2 = F.max_pool2d(x2, 2) x3 = F.relu(self.bn3(torch.cat([self.conv3_3x3(x2), self.conv3_5x5(x2)...

import time import numpy as np import torch # 定义用于预处理输入数据的函数 def preprocess_input(input_str): # 这里假设输入的格式为 "x1,x2,x3" x1, x2, x3 = input_str.split(",") # 对输入进行预处理，例如将字符串转换为浮点数等 return[float(x1), float(x2), float(x3)] model1 = torch.load("model.pth", map_location=torch.device('cpu')) # 提示用户输入 input_str = input("请输入预计的打折后价格、折扣、评分人数（格式为 x1,x2,x3）：") # 预处理输入 input_data = preprocess_input(input_str) input_data=np.array(input_data) output_tenso= torch.from_numpy(input_data).to(torch.float32) output_tensor = model1(output_tenso) output_tensor[output_tensor > 5] = 5 output_tensor=output_tensor.item() print("预测评分为：{:.2f}".format(output_tensor)) time.sleep(10)中输入的数据只能由一个参数怎么办

output_tenso = torch.from_numpy(input_data).to(torch.float32) output_tensor = model1(output_tenso) output_tensor[output_tensor > 5] = 5 output_tensor = output_tensor.item() print("预测评分为：{:.2f}"....

class Partial_conv3(nn.Module): def init(self, dim, n_div, forward): super().init() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d() if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.global_pool(x1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x这段代码有什么错误

4. forward_split_cat 方法中，应该先使用 self.partial_conv3 对 x1 进行卷积操作，再将 x1 和 x2 进行拼接，即应该将 x1 = self.partial_conv3(x1) 放在 torch.cat((x1, x2), 1) 之前。 5. dim ...

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d() if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x1 = self.global_pool(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x

这段代码是关于使用PyTorch实现的Partial Convolution的模块，主要是针对图像分割任务中，输入图像中存在一部分区域是未知的（通常是黑色区域）的情况下，如何进行卷积计算，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。...

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d() if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x1 = self.global_pool(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x在这段代码中插入全局平均池化做通道增强的模块

x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x1 = self.channel_enhance(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x 这里使用了一个nn.Sequential...

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x 在这段代码中插入全局平均池化做通道增强的模块

x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x1 = self.global_avg_pool(x1) # 添加全局平均池化 x = torch.cat((x1, x2), 1) return x

解释 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file 默认不执行，不用看 xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n') if save_img or view_img: # Add bbox to image label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)

其中，xyxy2xywh() 是一个 YOLOv5 工具函数，用于将预测框的坐标从 (x1,y1,x2,y2) 格式转换为 (x,y,w,h) 格式。gn 是归一化增益，用于将预测框的坐标从归一化坐标转换为原始图像坐标。最后将预测框的信息写入...

将下面的代码用torch.ops.script_ops.while_loop 进行改造：def py_cpu_nms2(dets, thresh): x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort(descending=True) while order.item().numel() > 0: order = order

i = torch.tensor([0], dtype=torch.long) order = torch.ops.script_ops.while_loop(lambda i, order: i < order.numel(), loop_body, (i, order)) return order 注意：在 while_loop 中，第一个参数是循环...

torch.split

torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) 参数说明： - tensor：需要分割的张量。 - split_size_or_sections：可以是一个整数，表示每个子张量的大小；也可以是一个列表，表示以指定的大小...

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举个例子，假设我们有两个一维张量 $x_1 = [0, 1, 2]$ 和 $x_2 = [0, 1]$，那么执行 torch.meshgrid(x1, x2) 将会返回两个张量 $y_1$ 和 $y_2$，它们的形状分别为 $(3, 2)$ 和 $(3, 2)$，表示一个 $3 \times 2$ 的...

torch.cdist

x2 = torch.tensor([[2, 2], [2, 3], [3, 2], [3, 3]]) distances = torch.cdist(x1, x2, p=2) print(distances) Output: tensor([[2.8284, 3.1623, 3.1623, 3.6056], [2.0000, 2.2361, 2.2361, 2.8284]...

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【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难