x_input = X_test[0, :, :].unsqueeze(0) 作用
时间: 2024-01-15 08:05:16 浏览: 36
这行代码的作用是将测试集中的第一个数据样本取出来,并在第0维上增加一个维度,以匹配模型输入的形状。通常情况下,深度学习模型的输入都是以batch的形式输入的,因此需要在第0维上增加一个维度表示batch_size。unsqueeze(0)函数就是用来在指定位置(这里是第0维)增加一个维度的函数。这样处理后,x_input的形状就变成了(1, seq_len, input_size),可以作为模型的输入。
相关问题
x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]]) ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1) ids_keep = ids_shuffle[:, :3] ids_keep = ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 1) # 添加一个维度,并复制到和x_test维度相同 x_masked = torch.gather(x_test, dim=1, index=ids_keep) 报错:Index tensor must have the same number of dimensions as input tensor
这个错误是因为在使用torch.gather函数时,index参数的维度与input参数的维度不匹配。
在你的代码中,x_test是一个形状为[3, 5]的张量,而ids_keep是一个形状为[3, 3, 1]的张量。在torch.gather函数中,index参数的维度应该和input参数的维度一致,或者在某些维度上是1。
要解决这个问题,你可以使用squeeze函数在ids_keep张量的最后一个维度上去掉1,使其形状变为[3, 3]。这样,再将其通过repeat函数复制到形状为[3, 3, 5],以便和x_test的维度匹配。修改后的代码如下:
```python
x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]])
ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove
ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1)
ids_keep = ids_shuffle[:, :3]
ids_keep = ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 1).squeeze(-1) # 去掉最后一个维度,并复制到和x_test维度相同
x_masked = torch.gather(x_test, dim=1, index=ids_keep)
```
这样修改后,你就可以成功执行torch.gather函数,并得到正确的结果。
基于以下代码,加入图像高斯模糊处理代码:import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets,transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab %matplotlib inline # 定义超参数 input_size = 28 #图像的总尺寸28*28 num_classes = 10 #标签的种类数 num_epochs = 10 #训练的总循环周期 batch_size = 64 #一个撮(批次)的大小,64张图片 # 训练集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) # 测试集 test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) # 构建batch数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
可以将以下代码加入到定义超参数的代码块后面,实现对训练集和测试集图像的高斯模糊处理:
```
# 定义高斯模糊的卷积核
blur_kernel = np.array([[1, 2, 1],
[2, 4, 2],
[1, 2, 1]]) / 16.
# 定义高斯模糊的函数
def gaussian_blur(x):
x = np.array(x)
_, c, h, w = x.shape
blur_kernel_tensor = torch.from_numpy(blur_kernel).unsqueeze(0).repeat(c, 1, 1, 1).float().to(x.device)
x_blur = F.conv2d(x, blur_kernel_tensor, padding=(1, 1))
return x_blur
# 对训练集图像进行高斯模糊处理
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
train_loader.dataset.data[i*batch_size:(i+1)*batch_size] = gaussian_blur(images).squeeze().detach().numpy()*255
# 对测试集图像进行高斯模糊处理
for i, (images, labels) in enumerate(test_loader):
test_loader.dataset.data[i*batch_size:(i+1)*batch_size] = gaussian_blur(images).squeeze().detach().numpy()*255
```
注意,由于 MNIST 数据集中的像素值范围为 0~255,高斯模糊处理后的像素值可能会出现小数,需要将其乘以 255 后转换为整数的像素值。
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