im = torch.unsqueeze(im, dim=0)

时间: 2024-06-02 13:10:27 浏览: 127
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浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

star5星 · 资源好评率100%
这行代码的作用是将张量 `im` 在第 0 维（即最外层）上新增一维，变成一个四维张量。这通常是为了将一个单张图片的三维张量转换为一个 mini-batch 的四维张量，以便于送入深度学习模型进行训练或推理。具体来说，如果 `im` 的形状为 `(C, H, W)`，那么经过 `torch.unsqueeze(im, dim=0)` 后得到的张量形状为 `(1, C, H, W)`。其中，1 表示 mini-batch 的大小为 1。
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torch.mean()

mean()函数的参数：dim=0,按行求平均值，返回的形状是（1，列数）；dim=1,按列求平均值，返回的形状是（行数，1）,默认不设置dim的时候，返回的是所有元素的平均值。 x=torch.arange(12).view(4,3) ''' 注意：在这里...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

img = torch.unsqueeze(img, dim=0) with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax...

def _calc(self, h, t, r): # Calculate rotated complex embeddings re_head, im_head = torch.chunk(h, 2, dim=-1) # 头实体：分块 实数域与复数域 re_tail, im_tail = torch.chunk(t, 2, dim=-1) # 尾实体： re_relation, im_relation = torch.chunk(r, 2, dim=-1) # 关系： re_head = torch.unsqueeze(re_head, dim=-1) im_head = torch.unsqueeze(im_head, dim=-1) re_tail = torch.unsqueeze(re_tail, dim=-1) im_tail = torch.unsqueeze(im_tail, dim=-1) # Perform rotation re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation im_t = -re_tail * im_relation + im_tail * re_relation # Concatenate real and imaginary part of embeddings h = torch.cat([re_h, im_h], dim=-1) t = torch.cat([re_t, im_t], dim=-1) return h, t解释

其中，旋转公式是re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation和im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation，re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation和im_t = -re_tail * im_...

def RotatE(self, head, relation, tail, mode): # RotatE模型实现 pi = 3.14159265358979323846 # head: (1024,1,2000) tail: (1024,1,2000) relation: (1024,256,1000) re_head, im_head = torch.chunk(head, 2, dim=2) # 分块 实数域和复数域 re_tail, im_tail = torch.chunk(tail, 2, dim=2) # Make phases of relations uniformly distributed in [-pi, pi] 关系嵌入的相位在[-pi, pi]之间均匀初始化 # 关系的复数通过欧拉方程实现 cos(θ) + isin(θ) 这样可以限定关系的模长为1 phase_relation = relation/(self.embedding_range.item()/pi) # 一个trick,目的应该是把实体和关系拉齐到同一级别（由于关系这里进行了cos/sin计算） re_relation = torch.cos(phase_relation) # cos(θ) im_relation = torch.sin(phase_relation) # sin(θ) if mode == 'head-batch': re_score = re_relation * re_tail + im_relation * im_tail im_score = re_relation * im_tail - im_relation * re_tail re_score = re_score - re_head im_score = im_score - im_head else: re_score = re_head * re_relation - im_head * im_relation im_score = re_head * im_relation + im_head * re_relation re_score = re_score - re_tail im_score = im_score - im_tail score = torch.stack([re_score, im_score], dim = 0) # score: tensor(2,1024,256,1000) score = score.norm(dim = 0) # 二范数 score: tensor(1024,256,1000) score = self.gamma.item() - score.sum(dim = 2) # score: tensor(1024,256) return score解释

这段代码实现了RotatE模型，用于知识图谱中的关系预测。该模型主要通过将实体和关系表示为复数向量，并将关系的相位初始化为[-pi,pi]之间的均匀分布，限制关系的模长为1。在得到实体、关系的复数向量后，根据不同的...

# Run inference model.warmup(imgsz=(1 if pt or model.triton else bs, 3, *imgsz)) # warmup seen, windows, dt = 0, [], (Profile(), Profile(), Profile()) for path, im, im0s, vid_cap, s in dataset: with dt[0]: im = torch.from_numpy(im).to(model.device) im = im.half() if model.fp16 else im.float() # uint8 to fp16/32 im /= 255 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if len(im.shape) == 3: im = im[None] # expand for batch dim

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于运行推理。具体来说，它使用指定的图像...然后，它将张量转换为半精度浮点数或单精度浮点数，并将像素值从0-255缩放到0.0-1.0之间。如果张量维度为3，则会在其前面添加一个批量维度。

torch.nn.functional.pad

X = torch.Tensor(np.asarray(im)) print("shape:", X.shape) # 定义扩展的维度 dim = (10, 10, 10, 10) # 使用pad函数进行扩展 X = F.pad(X, dim, "constant", ...) torch.nn.functional.pad()函数的参数列表...

使用torch如何对知识表示学习模型RotatE进行修改，使之输出自对抗负采样损失，而不保留实体关系嵌入向量

im_head = torch.unsqueeze(im_head, dim=-1) re_tail = torch.unsqueeze(re_tail, dim=-1) im_tail = torch.unsqueeze(im_tail, dim=-1) # Perform rotation re_h = re_head * re_relation - im_head * im_...

使用torch对知识表示学习模型RotatE进行修改，使之输出自对抗负采样损失（NSSALoss），而不保留实体关系嵌入向量，并给出示例对代码进行使用

re_relation, im_relation = torch.chunk(relation, 2, dim=-1) re_tail, im_tail = torch.chunk(tail, 2, dim=-1) re_head = F.dropout(re_head, p=0.2, training=self.training) im_head = F.dropout(im_head...

edge-connect中的InpaintingModel的上下文编解码的网络结构原版代码，并使用该原版实现载入InpaintingModel的预训练模型进行不规则掩膜修复的功能

mask_tensor = torch.from_numpy(mask).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float() / 255.0 # Generate the edges edges_tensor = get_edges(img_tensor) # Generate the inpainted image with torch.no_grad(): _, _, _...

yolov5的后处理阶段

yolov5的后处理阶段主要包括以下几个步骤： 1. 对网络输出进行解析，得到预测框的位置、类别和置信度等信息。... plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)

如何结合YOLOv5, Python和OpenCV实现人脸检测及关键点定位？请给出具体的代码实现。

cv2.rectangle(im0s, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3])), (255, 0, 0), 2) # 这里可以根据需要添加关键点检测的代码 # 显示结果 cv2.imshow(str(path), im0s) cv2.waitKey(1) # ...

在《养殖场生猪行为检测训练模型与数据集整合》资源中，如何配置环境并使用yolov5算法对猪只行为进行实时检测？请提供详细步骤和代码示例。

plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=colors(int(cls)), line_thickness=3) cv2.imshow(str(path), im0s) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # 按下'q'退出循环 break cap.release() cv2....

如何利用YOLOv5框架和Python语言实现一个基本的火灾图像识别系统，并提供关键代码片段？

det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round() # Print results for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' print(f'Detection: {label}...
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当应用于二维张量时，torch.max 可以指定维度参数 dim 来决定按照行（0轴）还是列（1轴）来取最大值。例如，对于一个形状为 (3, 4) 的张量 input： python d = torch.max(input, dim=0) 上述代码会...
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看完秒懂torch.stack()

torch.stack （）在这里插入图片描述一、准备数据二、dim=0三、dim=1四、dim=2 一、准备数据 首先把基本的数据准备好： import torch import numpy as np # 创建3*3的矩阵，a、b a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,...
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torch.stack(inputs, dim=0)这个函数接收两个参数：inputs是一个包含多个张量的序列（如列表或元组），这些张量具有相同的形状；dim是新添加的维度位置，其值必须在0到len(outputs)之间，其中len(outputs)...
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torch.cat()函数的官方解释，详解以及例子

可以直接看最下面的例子，再回头看前面的解释，就很明白了。 在pytorch中，常见的...—-torch.cat(inputs, dim=0) → Tensor 函数目的： 在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作。 outputs = torch.cat(input

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