data_crop.slice( Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{0, 0, 10}, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{data_crop.dimension(0) / 2, data_crop.dimension(1), 390}); 解释参数
时间: 2024-04-06 08:33:37 浏览: 17
这是一个使用Eigen库对多维数组进行切片操作的代码。具体来说,这行代码对名为data_crop的三维数组进行了切片操作,保留了第一维的前一半、第二维的所有元素、第三维从第390个元素开始的所有元素。具体参数如下:
- 第一个参数:一个包含三个元素的Eigen::array对象,表示切片操作的起始位置。其中第一个元素表示在第一维中保留的起始位置(从0开始计数),第二个元素表示在第二维中保留的起始位置,第三个元素表示在第三维中保留的起始位置。
- 第二个参数:一个包含三个元素的Eigen::array对象,表示切片操作的终止位置。其中第一个元素表示在第一维中保留的终止位置(不包含该位置对应的元素),第二个元素表示在第二维中保留的终止位置(同样不包含该位置对应的元素),第三个元素表示在第三维中保留的终止位置(同样不包含该位置对应的元素)。
因此,这行代码的作用是保留了data_crop数组的前一半第一维、所有第二维和从第390个元素开始的所有第三维,得到了一个新的三维数组。
相关问题
Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> data_crop = tensor_map.slice( Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{0, 0, 20}, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{dimx, dimy, 250}); 翻译
这是一段 C++ 的代码,它使用了 Eigen 库中的 Tensor 类型。
这段代码定义了一个三维的 Tensor 对象 data_crop,其中存储了 uint8_t 类型的数据。这个 Tensor 对象是按行存储的,也就是说它的最后一个维度是行。
这个 Tensor 对象是通过 tensor_map 的 slice 方法得到的,slice 方法用于从一个 Tensor 对象中提取一个子集。这个子集的起始位置是 (0, 0, 20),也就是从第三个维度的第 21 个元素开始,它的大小是 (dimx, dimy, 250),也就是在前两个维度上分别有 dimx 和 dimy 个元素,在第三个维度上有 250 个元素。
//对数据部分进行裁剪,取出指定类型 Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> data_crop = tensor_map.slice( Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{0, 0, 20}, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{dimx, dimy, 250}); 翻译这段代码
这段代码的作用是对一个三维的张量数据进行裁剪,只保留指定位置的数据,并将裁剪后的结果保存到一个新的三维张量中。具体来说,它使用了Eigen C++库中的Tensor类,其中包含了slice()函数,该函数可以对张量进行切片操作。
具体地,代码中使用了slice()函数对tensor_map进行了切片操作,取出了其中第一维从0到dimx,第二维从0到dimy,第三维从20到250的数据。这些参数通过两个Eigen::array数组传递给了slice()函数,第一个数组指定了裁剪的起始位置,第二个数组指定了裁剪的终止位置。
最终,裁剪后的结果被保存到了名为data_crop的新张量中,这个张量的数据类型是uint8_t,维度为3,使用了行优先存储方式。
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