解释一下.squeeze().detach().cpu().numpy()

时间: 2023-12-24 13:03:25 浏览: 518
PAS

一个关于 cpu 内存函数

.squeeze()是用来将张量中维度为1的维度去掉，例如(3,1,2)变成(3,2)。 .detach()是用来截断反向传播的梯度计算，避免梯度传播到之前的变量上，使得计算更加高效。 .cpu()是将数据从GPU上转移到CPU上。 .numpy()是将Tensor转换为NumPy数组。 所以.squeeze().detach().cpu().numpy()的作用是将一个Tensor的维度为1的维度去掉，截断反向传播的梯度计算，将数据从GPU上转移到CPU上，并将其转换为NumPy数组。
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解释一下 .squeeze().detach().cpu().numpy()

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all_r2=stats.linregress(output[test_mask].squeeze().detach().numpy(), drug_graph_label[test_mask].squeeze().detach().numpy()).rvalue ** 2 all_spear=spearmanr(output[test_mask].squeeze().detach().numpy(), drug_graph_label[test_mask].squeeze().detach().numpy()).correlation解释一下

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pgd_attack.squeeze().detach().numpy()解释

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python 中 .squeeze().detach().cpu().numpy()*255 的功能是什么？

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label = label.squeeze().cpu().detach().numpy() # 将3维去掉，转换为numpy数组 label = np.squeeze(label) # 将数组的所有维度为1的轴都去掉，只留下（256，256） print(label.shape) 这段代码首先将PyTorch...

output[test_mask].squeeze().detach().numpy()为什么要去除 Tensor 中维度大小为 1 的维度

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adv_img = X_adv.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0))什么意思

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out_img = chw_to_hwc(output.detach().cpu().squeeze(0).numpy())

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解释这段代码for epochs in range(Epochs): loss_mean_train = 0 r2_mean_train = 0 loss_mean_test = 0 r2_mean_test = 0 model.train() for data_l in train_loader: seq, labels = data_l seq, labels = seq.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() y_pred = model(seq) labels = torch.squeeze(labels) single_loss = 0 r2_train = 0 for k in range(output_size): single_loss = single_loss + loss_function(y_pred[:, k], labels[:, k]) try: r2_train = r2_train+r2_score(y_pred[:, k].cpu().detach().numpy(), labels[:, k].cpu().detach().numpy()) except: r2_train = 0 single_loss /= output_size nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) single_loss.backward() optimizer.step() r2_train /=output_size loss_mean_train += single_loss.item() r2_mean_train += r2_train scheduler.step() model.eval() for data_l in test_loader: single_loss = 0 r2_test = 0 seq, labels = data_l seq, labels = seq.to(device), labels.to(device) y_pred = model(seq) for k in range(output_size): single_loss = single_loss + loss_function(y_pred[:, k], labels[:, k]) try: r2_test = r2_test+r2_score(y_pred[:, k].cpu().detach().numpy(), labels[:, k].cpu().detach().numpy()) except: r2_test = 0 single_loss_test = single_loss / output_size r2_test /=output_size loss_mean_test += single_loss.item() r2_mean_test +=r2_test

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r2 = r2_score(drug_graph_label[test_mask].squeeze().detach().numpy(), output[test_mask].squeeze().detach().numpy()) loss.backward() optimizer.step() return r2 # 使用 Optuna 运行超参数搜索 study ...

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detach()函数用于从计算图中分离出该张量，cpu()函数将其转移到CPU上，squeeze()函数将大小为1的维度删除，permute(1, 2, 0)函数将通道维度放到最后。最终得到的img_np是一个3维NumPy数组，包含高度、宽度...

解释这段代码for ind in range(image.shape[0]): slice = image[ind, :, :] x, y = slice.shape[0], slice.shape[1] slice = zoom(slice, (256 / x, 256 / y), order=0) input = torch.from_numpy(slice).unsqueeze( 0).unsqueeze(0).float().cuda() net.eval() with torch.no_grad(): if FLAGS.model == "unet_urpc": out_main, _, _, _ = net(input) else: out_main = net(input) out = torch.argmax(torch.softmax( out_main, dim=1), dim=1).squeeze(0) out = out.cpu().detach().numpy() pred = zoom(out, (x / 256, y / 256), order=0) prediction[ind] = pred

接下来，将预测结果移动到CPU上，并将其转换为NumPy数组。 最后，使用zoom()函数将预测结果的尺寸调整回原始切片的大小，缩放方式为最近邻插值（order=0），并将其存储在prediction数组的相应索引位置上。 ...

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