if self.onehot_y: mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(axis=1) mask = F.one_hot(mask.astype("int64"), self.n_classes) mask = mask.transpose((0, 3, 1, 2))改为torch
时间: 2024-02-22 11:59:14 浏览: 28
如果您想将上述代码中的NumPy数组转换为PyTorch张量,可以按照以下方式进行修改:
```
if self.onehot_y:
mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask.astype("int64")), self.n_classes)
mask = mask.transpose(1, 3).transpose(2, 3)
```
修改后的代码中,我们使用`torch.from_numpy()`函数将NumPy数组转换为PyTorch张量,并在转换过程中指定数据类型为`int64`。另外,由于PyTorch的one-hot编码函数`F.one_hot()`只支持对整型张量进行编码,所以我们需要先将输入的`mask`张量转换为整型张量,然后再进行one-hot编码。最后,我们使用`transpose()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排,即将批次大小(如果有的话)移动到第0个维度的位置,将通道数移动到第1个维度的位置,将高度移动到第2个维度的位置,将宽度移动到第3个维度的位置。注意,由于PyTorch的`transpose()`函数和NumPy的`transpose()`函数的参数顺序不同,所以在PyTorch中需要使用两次`transpose()`函数将通道数和高度的位置交换。
相关问题
mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(axis=1) mask = F.one_hot(mask.long(), self.n_classes) mask = mask.transpose(0, 3, 1, 2)代码问题
这段代码的作用是将输入的`mask`张量进行处理,使其符合模型的输入要求。具体来说,代码的处理步骤如下:
1. 如果输入的`mask`张量的维度大于等于4(即包含批次大小的维度),则将维度为1的维度移除,即通过`squeeze()`函数将维度为1的维度压缩掉。
2. 将处理后的`mask`张量转换为one-hot编码形式,即将每个像素的类别标签转换为一个向量,向量的长度等于类别数`n_classes`,向量中只有对应类别的位置为1,其他位置为0。这个转换可以通过`F.one_hot()`函数实现。
3. 将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排,即将批次大小(如果有的话)移动到第0个维度的位置,将通道数移动到第1个维度的位置,将高度移动到第2个维度的位置,将宽度移动到第3个维度的位置。这个重排可以通过`transpose()`函数实现。
总之,这段代码的作用是将输入的`mask`张量进行处理,使其符合模型的输入要求。如果输入的`mask`张量已经符合模型的输入要求,则这段代码可以直接跳过,不需要进行处理。例如,如果输入的`mask`张量的形状已经是`(batch_size, n_classes, height, width)`,则这段代码可以直接跳过,不需要进行处理。如果输入的`mask`张量的形状不符合模型的输入要求,则需要使用这段代码将其进行处理。
mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes) TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)
非常抱歉,我的前一条回答中有误。在PyTorch中,`F.one_hot()`函数的输入参数应该是PyTorch张量,而不是NumPy数组。因此,在将NumPy数组转换为PyTorch张量之后,可以直接将其作为`F.one_hot()`函数的输入。在本例中,您可以按照以下方式修改代码:
```
if self.onehot_y:
mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes)
mask = mask.transpose(0, 3, 1, 2)
```
修改后的代码中,我们首先将NumPy数组`mask`转换为PyTorch张量,并使用`type()`方法将其转换为`torch.int64`类型的张量。然后,我们直接将处理后的`mask`张量作为`F.one_hot()`函数的输入,并使用`transpose()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排,即将批次大小(如果有的话)移动到第0个维度的位置,将通道数移动到第1个维度的位置,将高度移动到第2个维度的位置,将宽度移动到第3个维度的位置。