torch.sum(temp_target[...,:-1] * temp_inputs, axis=[0,1])

时间: 2024-06-06 13:09:15 浏览: 178
PDF

torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

star5星 · 资源好评率100%
这是一个求和操作，其中temp_target是目标序列，temp_inputs是输入序列。[...,:-1]是对目标序列进行索引，取出除了最后一个元素以外的所有元素。*表示逐个元素相乘，axis=[0,1]表示对第0维和第1维进行求和。最终结果是一个标量，表示目标序列和输入序列对应位置元素相乘后的和。
阅读全文

相关推荐

pdf

关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

### torch.optim 的灵活使用详解 #### 一、torch.optim 基础介绍 在深度学习领域，优化器扮演着至关重要的角色。PyTorch 提供了一个强大的 torch.optim 模块，它包含了多种优化算法，如随机梯度下降(SGD)、Adam...
zip

lbcnn.torch-master.zip_..累lbcnn;x3_LBCNN_lbp_lbp 神经网络_torch

标题中的“lbcnn.torch-master.zip_..累lbcnn;x3_LBCNN_lbp_lbp 神经网络_torch”表明这是一个与LBCNN（Local Binary Convolutional Neural Network）相关的项目，它是基于Torch深度学习框架实现的。LBCNN是一种结合...

def Dice_loss(inputs, target, beta=1, smooth = 1e-5): n, c, h, w = inputs.size() nt, ht, wt, ct = target.size() if h != ht and w != wt: inputs = F.interpolate(inputs, size=(ht, wt), mode="bilinear", align_corners=True) temp_inputs = torch.softmax(inputs.transpose(1, 2).transpose(2, 3).contiguous().view(n, -1, c),-1) temp_target = target.view(n, -1, ct) #--------------------------------------------# # 计算dice loss #--------------------------------------------# tp = torch.sum(temp_target[...,:-1] * temp_inputs, axis=[0,1]) fp = torch.sum(temp_inputs , axis=[0,1]) - tp fn = torch.sum(temp_target[...,:-1] , axis=[0,1]) - tp score = ((1 + beta ** 2) * tp + smooth) / ((1 + beta ** 2) * tp + beta ** 2 * fn + fp + smooth) dice_loss = 1 - torch.mean(score) return dice_loss

- inputs：模型的输出，是一个大小为 (n, c, h, w) 的张量，其中 n 表示 batch size，c 表示类别数，h 和 w 表示输入图片的高和宽。 - target：真实标签，是一个大小为 (n, h, w, ct) 的张量，其中 ct 表示标签的...

讲一下tensorflow代码转为pytorch代码。def sliceup(inputs,patch_size = 3): #1->9 batch_size, h, w = inputs.shape #b,h,w,1 slice_img = inputs[:,0::3, 0::3] slice_img = tf.expand_dims(slice_img,axis=-1) for i in range(patch_size**2-1): x = (i+1) % 3 y = (i+1) // 3 temp_img = inputs[:,x::3, y::3] temp_img = tf.expand_dims(temp_img,axis=-1) slice_img = tf.concat([slice_img,temp_img],axis=-1) return slice_img #b,170,170,9

将 TensorFlow 代码转换为 PyTorch 代码需要注意以下几个方面： ...在 PyTorch 中，可以使用 cat 方法沿着指定的维度拼接张量，例如 torch.cat([slice_img, temp_img], axis=-1) 表示在最后一维上拼接两个张量。

def Focal_Loss(inputs, target, cls_weights, num_classes=21, alpha=0.5, gamma=2): n, c, h, w = inputs.size() nt, ht, wt = target.size() if h != ht and w != wt: inputs = F.interpolate(inputs, size=(ht, wt), mode="bilinear", align_corners=True) temp_inputs = inputs.transpose(1, 2).transpose(2, 3).contiguous().view(-1, c) temp_target = target.view(-1) logpt = -nn.CrossEntropyLoss(weight=cls_weights, ignore_index=num_classes, reduction='none')(temp_inputs, temp_target) pt = torch.exp(logpt) if alpha is not None: logpt *= alpha loss = -((1 - pt) ** gamma) * logpt loss = loss.mean() return loss 是什么意思

- inputs：模型的输出，是一个大小为 (n, c, h, w) 的张量，其中 n 表示 batch size，c 表示类别数，h 和 w 表示输入图片的高和宽。 - target：真实标签，是一个大小为 (n, h, w) 的张量。 - cls_weights：各个类别...

请将如下的matlab代码转为python代码，注意使用pytorch框架实现，并对代码做出相应的解释：function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

if temp[j] == 1: Label[i] = Label[i] + [j] else: not_Label[i] = not_Label[i] + [j] Cost = Cost2 nets = [] errors = [] # Initialize multi-label neural network for randpos in range(1, ...
zip

torch_nn_functional_conv2d_problem:torch.nn.functional.conv2d在ARM和x86_64体系结构上的不同输出

torch_nn_functional_conv2d_problem 应用相同的输入和参数时，torch.nn.functional.conv2d在ARM和x86_64体系结构上的输出不同。 运行脚本：python3functional_conv2d_example.py已经在results /文件夹中提供了已...
pdf

one hot编码：torch.Tensor.scatter_()函数用法详解

torch.Tensor.scatter_()是torch.gather()函数的方向反向操作。两个函数可以看成一对兄弟函数。gather用来解码one hot，scatter_用来编码one hot。 scatter_(dim, index, src) → Tensor dim (python:int) – 用来...
zip

torch-1.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl__numpy-1.19.2+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl

标题中的"torch-1.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl"和"numpy-1.19.2+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl"是两个重要的Python库的 wheel 文件，它们是专门为Python 3.8版本和Windows AMD64架构编译的。让我们逐一深入探讨这两...
zip

torch-1.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl__numpy-1.19.2+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl

标题中的“torch-1.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl”和“numpy-1.19.2+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl”是两个重要的Python库的 wheel 文件，用于在Windows 64位环境下安装PyTorch和NumPy。让我们详细了解一下这两个库...
md

torch.cuda.is_available()返回False的问题解决

torch.cuda.is_available()返回False的问题解决
zip

torch-1.6.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl__numpy-1.19.2+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl

1. **PyTorch**: PyTorch 是一个开源的机器学习库，基于 Torch，广泛用于深度学习和神经网络的开发。它提供了动态计算图功能，使得构建和调试复杂的神经网络模型变得更加灵活。PyTorch 1.6.0 版本包括了众多改进和新...
zip

fb.resnet.torch-master.zip_ResNet_ResNet深度学习_facebook_torch resn

1. models：存放不同变体的ResNet模型结构定义，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152。 2. train.lua和test.lua：训练和测试模型的脚本，定义了优化器、损失函数、训练和验证循环等。 ...
zip

target_detection_based_on_torch_and_torchvision,_使_target-

target_detection_based_on_torch_and_torchvision,_使_target-detection-based-on-torch-and-torchvision
dll

深度学习-torch: cublas64-12.dll

深度学习-torch: cublas64_12.dll
pdf

关于pytorch中部分矩阵乘法的总结（torch.mm,torch.mul,torch.matmul）

在PyTorch中，处理矩阵乘法有三种主要的方法：torch.mul, torch.mm, 和 torch.matmul。每种方法都有其特定的用法和适用场景。 1. **torch.mul**: 这个函数执行元素级乘法，也就是说，它会将输入张量input的...
zip

android_packages_apps_Torch_decompiled:反编译和修改的应用程序以允许在 STE NovaThor SOC 上使用burning_led sysfs 条目的高亮度模式。 Apk 可以从这里下载 http

重现步骤 #get frameworkadb pull /system/framework/framework-res.apk# install frameworkapktool if framework-res.apk# decompileadb pull /system/app/Torch.apk Torch.orig.apkapktool d Torch.orig.apk apk# ...
rar

Visual Assist X_10.9.2324.0_Cracked.PiaoYun_P.Y.G

[PYG成员作品] [2019-03-20更新]Visual Assist X10.9.2324.0-Cracked.By.PiaoYun/P.Y.G
pdf

深度学习框架_PyTorch_torch.stack()函数和torch.cat()函数

torch.stcak()函数对多个张量在维度上进行叠加。 其中参数dim代表不同的维度。 具体如下代码所示： >>> a = torch.ones(3,3) >>> a tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) >>> b = torch.ones(3,3) ...

最新推荐

recommend-type

torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl离线安装包linux系统x86_64

在本文中，我们将详细讨论如何在Linux x86_64系统上离线安装`torch-1.7.1+cu110`和`torchvision-0.8.2+cu110`，这两个是针对Python 3.7（cp37）的版本，并且集成了CUDA 11.0支持。`torch`是一个广泛使用的深度学习库...
recommend-type

关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

l1_regularizer = lambda params: torch.tensor(0.).to(params.device) for param in params: l1_regularizer += torch.abs(param).sum() total_loss = loss_fn(model(input)) + l1_lambda * l1_regularizer ``` ...
recommend-type

关于组织参加“第八届‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛”的通知-4页

关于组织参加“第八届‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛”的通知-4页
recommend-type

PyMySQL-1.1.0rc1.tar.gz

PyMySQL-1.1.0rc1.tar.gz
recommend-type

技术资料分享CC2530中文数据手册完全版非常好的技术资料.zip

技术资料分享CC2530中文数据手册完全版非常好的技术资料.zip
recommend-type

Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

资源摘要信息:"Aspose.Cells和Aspose.Words是两个非常强大的库，它们属于Aspose.Total产品家族的一部分，主要面向.NET和Java开发者。Aspose.Cells库允许用户轻松地操作Excel电子表格，包括创建、修改、渲染以及转换为不同的文件格式。该库支持从Excel 97-2003的.xls格式到最新***016的.xlsx格式，还可以将Excel文件转换为PDF、HTML、MHTML、TXT、CSV、ODS和多种图像格式。Aspose.Words则是一个用于处理Word文档的类库，能够创建、修改、渲染以及转换Word文档到不同的格式。它支持从较旧的.doc格式到最新.docx格式的转换，还包括将Word文档转换为PDF、HTML、XAML、TIFF等格式。 Aspose.Cells和Aspose.Words都有一个重要的特性，那就是它们提供的输出资源包中没有水印。这意味着，当开发者使用这些资源包进行文档的处理和转换时，最终生成的文档不会有任何水印，这为需要清洁输出文件的用户提供了极大的便利。这一点尤其重要，在处理敏感文档或者需要高质量输出的企业环境中，无水印的输出可以帮助保持品牌形象和文档内容的纯净性。 此外，这些资源包通常会标明仅供学习使用，切勿用作商业用途。这是为了避免违反Aspose的使用协议，因为Aspose的产品虽然是商业性的，但也提供了免费的试用版本，其中可能包含了特定的限制，如在最终输出的文档中添加水印等。因此，开发者在使用这些资源包时应确保遵守相关条款和条件，以免产生法律责任问题。 在实际开发中，开发者可以通过NuGet包管理器安装Aspose.Cells和Aspose.Words，也可以通过Maven在Java项目中进行安装。安装后，开发者可以利用这些库提供的API，根据自己的需求编写代码来实现各种文档处理功能。 对于Aspose.Cells，开发者可以使用它来完成诸如创建电子表格、计算公式、处理图表、设置样式、插入图片、合并单元格以及保护工作表等操作。它也支持读取和写入XML文件，这为处理Excel文件提供了更大的灵活性和兼容性。 而对于Aspose.Words，开发者可以利用它来执行文档格式转换、读写文档元数据、处理文档中的文本、格式化文本样式、操作节、页眉、页脚、页码、表格以及嵌入字体等操作。Aspose.Words还能够灵活地处理文档中的目录和书签，这让它在生成复杂文档结构时显得特别有用。 在使用这些库时，一个常见的场景是在企业应用中，需要将报告或者数据导出为PDF格式，以便于打印或者分发。这时，使用Aspose.Cells和Aspose.Words就可以实现从Excel或Word格式到PDF格式的转换，并且确保输出的文件中不包含水印，这提高了文档的专业性和可信度。 需要注意的是，虽然Aspose的产品提供了很多便利的功能，但它们通常是付费的。用户需要根据自己的需求购买相应的许可证。对于个人用户和开源项目，Aspose有时会提供免费的许可证。而对于商业用途，用户则需要购买商业许可证才能合法使用这些库的所有功能。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【R语言高性能计算秘诀】：代码优化，提升分析效率的专家级方法

![R语言](https://www.lecepe.fr/upload/fiches-formations/visuel-formation-246.jpg) # 1. R语言简介与计算性能概述 R语言作为一种统计编程语言，因其强大的数据处理能力、丰富的统计分析功能以及灵活的图形表示法而受到广泛欢迎。它的设计初衷是为统计分析提供一套完整的工具集，同时其开源的特性让全球的程序员和数据科学家贡献了大量实用的扩展包。由于R语言的向量化操作以及对数据框（data frames）的高效处理，使其在处理大规模数据集时表现出色。 计算性能方面，R语言在单线程环境中表现良好，但与其他语言相比，它的性能在多
recommend-type

在构建视频会议系统时，如何通过H.323协议实现音视频流的高效传输，并确保通信的稳定性？

要通过H.323协议实现音视频流的高效传输并确保通信稳定，首先需要深入了解H.323协议的系统结构及其组成部分。H.323协议包括音视频编码标准、信令控制协议H.225和会话控制协议H.245，以及数据传输协议RTP等。其中，H.245协议负责控制通道的建立和管理，而RTP用于音视频数据的传输。 参考资源链接：[H.323协议详解：从系统结构到通信流程](https://wenku.csdn.net/doc/2jtq7zt3i3?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建视频会议系统时，需要合理配置网守（Gatekeeper）来提供地址解析和准入控制，保证通信安全和地址管理
recommend-type

Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。