torch.arange(200).long()的输出是什么？

时间: 2024-05-14 07:17:38 浏览: 131
torch.arange(200).long()的输出是一个包含0到199的整数序列的张量，数据类型为long。具体输出如下： ``` tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169, 170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195, 196, 197, 198, 199]) ```
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group_idx = torch.arange(N, dtype=torch.long).to(device).view(1, 1, N).repeat([B, S, 1])

The tensor is created using PyTorch's arange function to generate a 1D tensor of length N with values [0, 1, 2, ..., N-1]. This tensor is then converted to a tensor of type long and moved to ...

group_idx = torch.arange(N, dtype=torch.long).to(device).view(1, 1, N).repeat([B, S, 1])解释

这行代码主要是用来生成一个大小为[B, S, N]的张量，其中B代表batch size，S代表sequence length，N代表group size。这个张量的作用是在输入模型的时候，为每个token指定一个group id，以便模型可以学习到group之间...

def random_subsample(pcd, n_points=2048): """ Args: pcd: (B, N, 3) returns: new_pcd: (B, n_points, 3) """ b, n, _ = pcd.shape device = pcd.device batch_idx = torch.arange(b, dtype=torch.long, device=device).reshape((-1, 1)).repeat(1, n_points) idx = torch.cat([torch.randperm(n, dtype=torch.long, device=device)[:n_points].reshape((1, -1)) for i in range(b)], 0) return pcd[batch_idx, idx, :]请说一下这段代码进行采样的采样规则是什么？

4. 为了进行随机采样，对于每组点云，使用 torch.randperm 函数生成一个随机排列的索引张量 idx，其中值的范围为 0 到 N-1，并且生成的索引数量为 n_points。 5. 最后，使用 batch_idx 和 idx 对输入点云...

class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误

self.range = torch.arange(0, batch_size).view(1, batch_size).long() self.leftover_flag = False if num_data % batch_size: self.leftover = torch.arange(self.num_per_batch * batch_size, num_data)....

python代码A = torch.arange(20).reshape(5, 4) print(A.mean()) 出现报错RuntimeError: mean(): could not infer output dtype. Input dtype must be either a floating point or complex dtype. Got: Long 请问是为什么，如何解决

这个报错是因为 A 的数据类型...所以可以通过将 A 的数据类型转换为浮点型来解决这个问题，例如使用 A = torch.arange(20).reshape(5, 4).float() 来将 A 的数据类型转换为浮点型。这样就可以成功地调用 mean 函数了。

def farthest_point_sample(xyz, npoint): """ Input: xyz: pointcloud data, [B, N, 3] npoint: number of samples Return: centroids: sampled pointcloud index, [B, npoint, 3] """ device = xyz.device B, N, C = xyz.shape centroids = torch.zeros(B, npoint, dtype=torch.long).to(device) # 采样点矩阵（B, npoint） distance = torch.ones(B, N).to(device) * 1e10 # 采样点到所有点距离（B, N） farthest = torch.randint(0, N, (B,), dtype=torch.long).to(device) # 最远点，初试时随机选择一点点 batch_indices = torch.arange(B, dtype=torch.long).to(device) # batch_size 数组 for i in range(npoint): centroids[:, i] = farthest # 更新第i个最远点 centroid = xyz[batch_indices, farthest, :].view(B, 1, 3) # 取出这个最远点的xyz坐标 dist = torch.sum((xyz - centroid) ** 2, -1) # 计算点集中的所有点到这个最远点的欧式距离 mask = dist < distance distance[mask] = dist[mask] # 更新distances，记录样本中每个点距离所有已出现的采样点的最小距离 farthest = torch.max(distance, -1)[1] # 返回最远点索引 return centroids 解释以上代码并说明需要的库

以上代码使用了PyTorch库来实现farthest point sampling（FPS）算法，用于从点云数据中均匀地采样一定数量的点。该算法首先随机选择一个点作为第一个采样点，然后计算所有点到这个采样点的距离，选择距离当前采样点...

def compute_mAP(trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label): """ compute mAP by searching testset from trainset https://github.com/flyingpot/pytorch_deephash """ for x in trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label: x.long() AP = [] Ns = torch.arange(1, trn_binary.size(0) + 1) Ntest = torch.arange(1, tst_binary.size(0) + 1) print("trn_binary.size(0):",trn_binary.size(0)) print("tst_binary.size(0):", tst_binary.size(0)) print("Ns:",Ns) print("Ns:", Ntest) # print("Ns(train):",Ns) for i in range(tst_binary.size(0)): query_label, query_binary = tst_label[i], tst_binary[i] # 把测试图像编码和标签赋值给->查询图像编码和标签 _, query_result = torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort() # 判断查询图像编码是否等于训练图像编码，相等的总和，并排序。 print("查询标签-----------------------------------------------------：",query_label) print("查询二进制：", query_binary) print(len(query_binary)) print("查询结果：",query_result) print("是否相等：",query_binary != trn_binary) print("查询结果1：", torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1)) print("查询结果2：",torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort()) correct = (query_label == trn_label[query_result]).float() # 正确匹配的二进制编码个数 print("trn_label[query_result]:",trn_label[query_result]) num_ones = torch.sum(correct == 1) print("查询正确的个数：",num_ones) print("查询正确：",correct) P = torch.cumsum(correct, dim=0) / Ns print("torch.cumsum(correct, dim=0)",torch.cumsum(correct, dim=0)) print("查询正确/Ns",torch.Tensor(P)) #每个位置的精度 P AP.append(torch.sum(P * correct) / torch.sum(correct)) # print("---:",AP) acc = num_ones / tst_binary.size(0) print("ACC================================== ", acc) mAP = torch.mean(torch.Tensor(AP)) return mAP 请问怎么将这段代码改成EER评估指标的代码

要将这段代码改为计算EER评估指标的代码，你需要进行以下修改： 1. 引入所需的库：添加 from sklearn.metrics import roc_curve, auc 来计算ROC曲线和AUC。 2. 修改函数定义：将函数名改为 calculate_eer，并将...

def sample(edge_index, num,num_nodes,sizes): edge_index = edge_index.to('cpu') value = torch.arange(edge_index.size(1)) adj_t = SparseTensor(row=edge_index[0], col=edge_index[1], value=value, sparse_sizes=(num_nodes, num_nodes)).t() adjs = [] idx = torch.tensor(num, dtype=torch.long) n_id = idx for size in sizes: adj_t, n_id = adj_t.sample_adj(n_id, size, replace=False) e_id = adj_t.storage.value() size = adj_t.sparse_sizes()[::-1] row, col, _ = adj_t.coo() edge_index = torch.stack([col, row], dim=0) adjs.append(EdgeIndex(edge_index, e_id, size)) adjs = adjs[0] if len(adjs) == 1 else adjs[::-1] return n_id,adjs

在函数内部，首先将edge_index转移到CPU上，并使用torch.arange函数创建了一个大小为num_edges的张量value，表示每条边的编号。然后使用SparseTensor函数将edge_index和value转换为一个稀疏矩阵adj_t，其中sparse_...

model.eval() # model = torch.load('CRGNet_BCIC_2a_sub1.pth', map_location=torch.device('cpu')) data = sio.loadmat(r'..\Data\BCIC_2a\sub1_test\Data.mat') x = data['x_data'] y = data['y_data'] x = torch.FloatTensor(x) y = torch.FloatTensor(y) outputs = model(x) print(outputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1)，接下来需要对输出的结果进行分类，四类分类任务，用代码实现

y = torch.LongTensor(y) # 注意标签需要转成 LongTensor # 获取预测结果 outputs = model(x) _, predicted = torch.max(outputs, 1) # 对预测结果进行分类 for i in range(num_classes): indices = predicted ==...
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torch.mean()

x=torch.arange(12).view(4,3) ''' 注意：在这里使用的时候转一下类型，否则会报RuntimeError: Can only calculate the mean of floating types. Got Long instead.的错误。 查看了一下x元素类型是torch.int64,根据...

上述211行附近的代码如下，请具体指出问题 def build_targets(self, p, targets): # Build targets for compute_loss(), input targets(image,class,x,y,w,h) na, nt = self.na, targets.shape[0] # number of anchors, targets tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], [] gain = torch.ones(7, device=targets.device) # normalized to gridspace gain ai = torch.arange(na, device=targets.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt) # same as .repeat_interleave(nt) targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[:, :, None]), 2) # append anchor indices g = 0.5 # bias off = torch.tensor([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], # j,k,l,m # [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1], # jk,jm,lk,lm ], device=targets.device).float() * g # offsets for i in range(self.nl): anchors = self.anchors[i] gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]] # xyxy gain # Match targets to anchors t = targets * gain if nt: # Matches r = t[:, :, 4:6] / anchors[:, None] # wh ratio j = torch.max(r, 1. / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t'] # compare # j = wh_iou(anchors, t[:, 4:6]) > model.hyp['iou_t'] # iou(3,n)=wh_iou(anchors(3,2), gwh(n,2)) t = t[j] # filter # Offsets gxy = t[:, 2:4] # grid xy gxi = gain[[2, 3]] - gxy # inverse j, k = ((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T l, m = ((gxi % 1. < g) & (gxi > 1.)).T j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m)) t = t.repeat((5, 1, 1))[j] offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j] else: t = targets[0] offsets = 0 # Define b, c = t[:, :2].long().T # image, class gxy = t[:, 2:4] # grid xy gwh = t[:, 4:6] # grid wh gij = (gxy - offsets).long() gi, gj = gij.T # grid xy indices # Append a = t[:, 6].long() # anchor indices indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1)) # box anch.append(anchors[a]) # anchors tcls.append(c) # class return tcls, tbox, indices, anch

根据你提供的代码，第 211 行出现错误的地方是在 indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) 这一行。 问题出现在使用 clamp_() 函数时，尝试将 Float 类型的 gj 和 gi 转换为...

# 假设有以下数据 input_question = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 2, 3], [3, 3, 3], [4, 5, 6]], dtype=torch.long, device=torch.device('cpu')) # 输入的问题 input_answer = torch.tensor([[4, 5, 6, 7], [3, 5, 8, 7], [1, 5, 2, 7], [4, 5, 0, 9]], dtype=torch.long, device=torch.device('cpu')) # 输入的答案 vocab_size = 10000 # 词汇表大小 embed_size = 300 # 嵌入维度 hidden_size = 512 # 隐层维度 topk = 4 model = QABasedOnAttentionModel(vocab_size, embed_size, hidden_size, topk) loss_fn = CustomLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) num_epochs = 10 # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): optimizer.zero_grad() logits = model(input_question, input_answer) # 找到每行最大的两个值及其索引 loss = loss_fn(logits, input_answer.float()) loss.backward() optimizer.step() RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

然而，出现了RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn错误。这个错误通常发生在尝试对不需要梯度的张量进行反向传播时。 在你的情况下，这个错误可能是由于使用了...

data = sio.loadmat(r'..\Data\BCIC_2a\sub3_test\Data.mat') x = data['x_data'] y = data['y_data'] x = torch.FloatTensor(x) y = torch.FloatTensor(y) outputs = model(x) print(outputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1)，这段代码输出是包含0，1，2，3数字的tensor，需要对其进行4种分类，如何实现

y = torch.LongTensor(y) # 注意，标签需要转换为 LongTensor # 定义模型、损失函数和优化器 model = MyModel() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=学习率) # ...

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![传感器集成全攻略：ICM-42688-P运动设备应用详解](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-ba33fcfbde1d1207d7b8fe45b6ea58d0.png) # 摘要 ICM-42688-P传感器作为一种先进的惯性测量单元，广泛应用于多种运动设备中。本文首先介绍了ICM-42688-P传感器的基本概述和技术规格，然后深入探讨了其编程基础，包括软件接口、数据读取处理及校准测试。接着，本文详细分析了该传感器在嵌入式系统、运动控制和人机交互设备中的实践应用，并且探讨了高级功能开发，
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matlab 中实现 astar

在MATLAB中，A*算法是一种用于求解最短路径问题的启发式搜索算法。它适用于带权重的图或网格，特别是当有大量潜在解决方案时，比如迷宫寻路问题。以下是使用MATLAB基本步骤来实现A*算法： 1. **数据结构准备**： - 创建一个二维数组表示地图，其中0代表可以通行的节点，其他值代表障碍物或边界。 - 定义一个队列（通常使用`prioritiesqueue`）来存储待探索的节点及其信息。 2. **初始化**： - 设定起始节点（start），目标节点（goal），以及每个节点的初始g值（从起点到该点的实际代价）和f值（g值加上估计的h值，即启发函数）。 3.
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掌握Dash-Website构建Python数据可视化网站

资源摘要信息:"Dash-Website" 1. Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能而受到开发者的青睐。Python支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。它的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进来区分代码块，而不是使用大括号或关键字）。Python解释器和广泛的库支持使其可以广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算以及更多领域。 2. Dash框架 Dash是一个开源的Python框架，用于构建交互式的Web应用程序。Dash是专门为数据分析和数据科学团队设计的，它允许用户无需编写JavaScript、HTML和CSS就能创建功能丰富的Web应用。Dash应用由纯Python编写，这意味着数据科学家和分析师可以使用他们的数据分析技能，直接在Web环境中创建数据仪表板和交互式可视化。 3. Dash-Website 在给定的文件信息中，"Dash-Website" 可能指的是一个使用Dash框架创建的网站。Dash网站可能是一个用于展示数据、分析结果或者其他类型信息的Web平台。这个网站可能会使用Dash提供的组件，比如图表、滑块、输入框等，来实现复杂的用户交互。 4. Dash-Website-master 文件名称中的"Dash-Website-master"暗示这是一个版本控制仓库的主分支。在版本控制系统中，如Git，"master"分支通常是项目的默认分支，包含了最稳定的代码。这表明提供的压缩包子文件中包含了构建和维护Dash-Website所需的所有源代码文件、资源文件、配置文件和依赖声明文件。 5. GitHub和版本控制 虽然文件信息中没有明确指出，但通常在描述一个项目（例如网站）时，所提及的"压缩包子文件"很可能是源代码的压缩包，而且可能是从版本控制系统（如GitHub）中获取的。GitHub是一个基于Git的在线代码托管平台，它允许开发者存储和管理代码，并跟踪代码的变更历史。在GitHub上，一个项目被称为“仓库”（repository），开发者可以创建分支（branch）来独立开发新功能或进行实验，而"master"分支通常用作项目的主分支。 6. Dash的交互组件 Dash框架提供了一系列的交互式组件，允许用户通过Web界面与数据进行交互。这些组件包括但不限于： - 输入组件，如文本框、滑块、下拉菜单和复选框。 - 图形组件，用于展示数据的图表和可视化。 - 输出组件，如文本显示、下载链接和图像显示。 - 布局组件，如行和列布局，以及HTML组件，如按钮和标签。 7. Dash的部署 创建完Dash应用后，需要将其部署到服务器上以供公众访问。Dash支持多种部署方式，包括通过Heroku、AWS、Google Cloud Platform和其他云服务。部署过程涉及到设置Web服务器、配置数据库（如果需要）以及确保应用运行环境稳定。Dash文档提供了详细的部署指南，帮助开发者将他们的应用上线。 8. 项目维护和贡献 项目如Dash-Website通常需要持续的维护和更新。开发者可能需要添加新功能、修复bug和优化性能。此外，开源项目也鼓励社区成员为其贡献代码或文档。GitHub平台为项目维护者和贡献者提供了一套工具，如Pull Requests、Issues、Wiki和讨论区，以便更高效地协作和沟通。 总结而言，从给定的文件信息来看，“Dash-Website”很可能是一个利用Python语言和Dash框架构建的交互式数据可视化网站，其源代码可能托管在GitHub上，并且有一个名为“Dash-Website-master”的主分支。该网站可能具有丰富的交互组件，支持数据展示和用户互动，并且可以通过各种方式部署到Web服务器上。此外，作为一个开源项目，它可能还涉及到社区维护和协作开发的过程。