torch 从tensor中crop一部分数据
时间: 2023-04-03 15:01:12 浏览: 70
可以使用torch的切片操作来crop一部分数据,例如:
```python
import torch
# 创建一个5x5的tensor
x = torch.randn(5, 5)
# crop出第2到第4行,第1到第3列的数据
cropped = x[1:4, :3]
```
这样就可以得到一个3x3的tensor,包含了原来tensor中第2到第4行,第1到第3列的数据。
相关问题
if opt.cropmethod == 'random_center': #Set viewpoints choice = [torch.Tensor([1,0,0]),torch.Tensor([0,0,1]),torch.Tensor([1,0,1]),torch.Tensor([-1,0,0]),torch.Tensor([-1,1,0])] for m in range(batch_size): index = random.sample(choice,1)#Random choose one of the viewpoint distance_list = [] p_center = index[0] for n in range(opt.pnum): distance_list.append(distance_squre(real_point[m,0,n],p_center)) distance_order = sorted(enumerate(distance_list), key = lambda x:x[1]) for sp in range(opt.crop_point_num): input_cropped1.data[m,0,distance_order[sp][0]] = torch.FloatTensor([0,0,0]) real_center.data[m,0,sp] = real_point[m,0,distance_order[sp][0]]
这段代码看起来是根据一定的策略对数据进行裁剪和修改。首先,根据 `opt.cropmethod` 的值选择不同的裁剪方法。在这个例子中,`opt.cropmethod` 被设置为 `'random_center'`。
然后,定义了一个列表 `choice`,其中包含了一些代表视点的向量。在每个批次中,对于每个样本,随机选择一个视点。从视点到每个真实点的距离被计算,并存储在 `distance_list` 中。
接下来,通过对 `distance_list` 进行排序,获取距离最近的 `opt.crop_point_num` 个真实点的索引,并根据这些索引修改输入和真实中心的数据。
具体地说,在 `for sp in range(opt.crop_point_num)` 循环中,将输入数据 `input_cropped1` 中距离最近的点的值设置为 `[0,0,0]`,即将其置零。同时,将真实中心 `real_center` 中对应的点设置为距离最近的真实点。
这段代码的作用是对数据进行裁剪和修改,以满足特定需求或实验设计。具体的裁剪策略和修改方式可能需要根据具体情况进行进一步的分析和理解。
pytorch中RandomCrop
RandomCrop是PyTorch中的一个图像预处理函数,用于对输入的图像进行随机裁剪。它可以帮助模型学习更加鲁棒的特征,同时也可以增加数据的多样性,从而提高模型的泛化能力。
在使用RandomCrop时,我们需要指定输出图像的大小。函数会随机选择一个位置,然后从该位置开始裁剪指定大小的图像。如果输入图像的大小小于指定的输出大小,则会抛出异常。
下面是使用RandomCrop进行图像预处理的示例代码:
```python
import torch
from torchvision import transforms
# 定义 RandomCrop 预处理函数
crop_size = 224
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(crop_size),
transforms.ToTensor()
])
# 加载图像
image = Image.open('image.jpg')
# 对图像进行预处理
image = transform(image)
```
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