laplacian_matrix.T.nonzero()

时间: 2024-02-01 11:12:06 浏览: 68
ZIP

laplacian_matlab.zip_The Image_edge detection_laplacian

`laplacian_matrix.T.nonzero()` 返回一个包含非零元素的行索引和列索引的元组。这些索引表示 Laplacian 矩阵的转置矩阵中非零元素的位置。具体来说，元组的第一个元素是一个包含非零元素的行索引的一维数组，第二个元素是一个包含非零元素的列索引的一维数组。可以使用这些索引来访问 Laplacian 矩阵中的非零元素。
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转换成matlab：laplacian_matrix.T.nonzero()

[row, col] = find(transpose(laplacian_matrix)); 其中，laplacian_matrix是一个矩阵，transpose函数可以将其转置，find函数可以找到矩阵中非零元素的行列下标。最终输出的row和col分别表示非零元素...

def create_laplacian_dict(self): # 拉普拉斯字典 def symmetric_norm_lap(adj): # rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) d_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten() d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0 d_mat_inv_sqrt = sp.diags(d_inv_sqrt) norm_adj = d_mat_inv_sqrt.dot(adj).dot(d_mat_inv_sqrt) return norm_adj.tocoo() def random_walk_norm_lap(adj): # 传入邻接矩阵 rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) # 行总和 d_inv = np.power(rowsum, -1.0).flatten() d_inv[np.isinf(d_inv)] = 0 d_mat_inv = sp.diags(d_inv) norm_adj = d_mat_inv.dot(adj) return norm_adj.tocoo() # 归一化的邻接稀疏矩阵 if self.laplacian_type == 'symmetric': # 解释器默认的是random—walk norm_lap_func = symmetric_norm_lap elif self.laplacian_type == 'random-walk': norm_lap_func = random_walk_norm_lap # 拉普拉斯的功能就用这个 else: raise NotImplementedError self.laplacian_dict = {} for r, adj in self.adjacency_dict.items(): self.laplacian_dict[r] = norm_lap_func(adj) A_in = sum(self.laplacian_dict.values()) self.A_in = self.convert_coo2tensor(A_in.tocoo())

可以看出这段代码是用来创建拉普拉斯字典的。其中使用了两种不同的归一化方法，分别是对称归一化和随机游走归一化。如果选择对称归一化，就使用函数symmetric_norm_lap，如果选择随机游走归一化，就使用函数random_...

import torch.nn as nnimport torchclass Laplacian(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super(Laplacian, self).__init__() # 定义拉普拉斯卷积核 laplacian_kernel = torch.tensor([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]], dtype=torch.float32) # 将卷积核扩展为适合输入通道数的形状 laplacian_kernel = laplacian_kernel.expand(in_channels, 1, 3, 3) # 创建卷积层并将权重设置为拉普拉斯卷积核 self.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.conv_layer.weight = nn.Parameter(laplacian_kernel) def forward(self, x): # 前向传递输入张量 out = self.conv_layer(x) return out调用这个类报错

这是一个 Python 的类定义，定义了一个名为 Laplacian 的类，继承自 nn.Module。在类的初始化方法中，定义了拉普拉斯卷积核，并使用 nn.Conv2d 创建了一个卷积层。在类的 forward 方法中，使用定义好的卷积层对输入...
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解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(file)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def init(self, template_path): super(Model, self).init() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

2. 定义一些几何约束（Laplacian Loss 和 Flatten Loss）。 3. 初始化模型参数：顶点的位移和中心点。 4. 实现前向传播函数 execute()，对输入的 batch_size 个数据进行处理，返回一个 mesh 和两个几何约束的损失值...

for r, adj in self.adjacency_dict.items(): self.laplacian_dict[r] = norm_lap_func(adj)

在循环体内，调用了 norm_lap_func 函数对邻接矩阵 adj 进行了归一化拉普拉斯变换，并将结果存储在字典类型的成员变量 self.laplacian_dict 中，以节点编号 r 作为 key。这段代码的作用是计算图的归一化拉普拉斯矩阵...
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