torch.arange(in_height, device=device)
时间: 2024-04-27 15:20:59 浏览: 19
这行代码的作用是创建一个 PyTorch tensor,其中包含从 0 到 `in_height-1` 的整数序列,步长为 1。这个 tensor 存储在指定的设备上(例如 CPU 或 GPU)。其中 `in_height` 是一个整数,`device` 是指定的设备。转化后的结果是一个 PyTorch tensor 对象,可以在 tensor 上进行各种数学运算和操作。
相关问题
x, y = torch.meshgrid(torch.arange(width, device=device), torch.arange(height, device=device))生成的结果没有grad_fn属性该怎么改进
可以使用 torch.meshgrid 中的参数 indexing='ij' 来解决没有 grad_fn 属性的问题。具体实现代码如下:
x, y = torch.meshgrid(torch.arange(width, device=device), torch.arange(height, device=device), indexing='ij')
center_h = (torch.arange(in_height, device=device) + offset_h) center_w = (torch.arange(in_width, device=device) + offset_w) shift_y, shift_x = torch.meshgrid(center_h, center_w) shift_y, shift_x = shift_y.reshape(-1), shift_x.reshape(-1)
这段代码是用于计算特征图中每个像素点的中心坐标。首先,通过torch.arange函数生成从0到in_height-1和0到in_width-1的两个张量center_h和center_w,其中offset_h和offset_w是偏移值。然后,使用torch.meshgrid函数生成两个矩阵shift_y和shift_x,这两个矩阵的元素分别为center_h和center_w中的所有组合。最后,通过reshape函数将shift_y和shift_x从矩阵形式转化为一维向量。这样就得到了特征图中每个像素点的中心坐标。
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