pad = ksize // 2是什么意思
时间: 2023-05-28 19:02:44 浏览: 69
这是 Python 中的整数除法(// 符号),表示将两个整数相除并向下取整,得到的商是整数类型。在这种情况下,它将 ksize(卷积核的大小)除以 2,然后向下取整,得到的结果是 pad(卷积核的边缘填充大小)。这个值表示在进行卷积运算之前在图像边缘附近添加的填充大小,以使卷积核对整个图像进行有效的卷积运算。
相关问题
padding = int((kSize - 1)/2)
这是一个计算卷积核大小的公式,其中 kSize 是卷积核的大小,padding 是填充的大小。这个公式可以用来计算在进行卷积操作时需要进行的填充大小。具体的计算方法是将卷积核大小减去 1,然后除以 2,再向下取整即可得到填充大小。
def convert_otf2psf(otf, size): ker = torch.zeros(size).cuda() psf = torch.irfft(otf, 3, onesided=False) # circularly shift ksize = size[-1] centre = ksize//2 + 1 ker[:, :, (centre-1):, (centre-1):] = psf[:, :, :centre, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, (centre-1):, :(centre-1)] = psf[:, :, :centre, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), (centre-1):] = psf[:, :, -(centre-1):, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), :(centre-1)] = psf[:, :, -(centre-1):, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) return ker假设输入的otf是四维张量,那么 psf = torch.irfft(otf, 3, onesided=False)。在pytorch1.7版本之后报错,该如何修改可以保持整段代码不报错,输出维度没有问题
在pytorch1.7版本之后,`torch.irfft()`函数的参数顺序发生了改变,需要将`onesided`参数放到第一个位置。因此,可以将代码中的`torch.irfft(otf, 3, onesided=False)`修改为`torch.irfft(otf, onesided=False, signal_ndim=3)`,这样可以保持整段代码不报错,输出维度没有问题。