# Sort tensors so that those within the same voxel are consecutives. ranks = ( geometry_b[:, 0] * (self.bev_dimension[1] * self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 1] * (self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 2] ) ranks_indices = ranks.argsort() x_b, geometry_b, ranks = x_b[ranks_indices], geometry_b[ranks_indices], ranks[ranks_indices]这段代码的意思是把x_b, geometry_b, ranks这三者按照geometry映射到一维的大小排列吗？

时间: 2024-03-31 19:33:18 浏览: 17
是的，这段代码的主要作用是将x_b、geometry_b和ranks这三个数组按照它们在3D空间中所处的位置进行排序，使得位于同一个体素（voxel）内的元素在数组中相邻排列。具体来说，它首先根据geometry_b数组中的每个元素的三维坐标，计算出该元素在一维数组中的位置（即ranks），然后使用ranks.argsort()方法对ranks数组进行排序，获取元素排序后的下标数组ranks_indices。最后，将x_b、geometry_b和ranks数组按照ranks_indices中的顺序重新排列，以达到将同一体素内的元素连续排列的目的。
相关问题

# Sort tensors so that those within the same voxel are consecutives. ranks = ( geometry_b[:, 0] * (self.bev_dimension[1] * self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 1] * (self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 2] )sort是什么？

这段代码的作用是将点云数据按照BEV空间内的体素顺序排序，即将在同一个体素内的点云数据排在相邻的位置。具体来说，该代码包含以下三个步骤： 1. 将点云数据按照X、Y、Z三个方向的坐标值转换为一个一维的排名值ranks。 2. 将ranks数组中的元素进行排序，得到排序后的索引值sorted_idx。 3. 将原始的点云数据按照sorted_idx的顺序进行重新排列，得到排列后的点云数据。 其中，ranks的计算方式如下： ```python ranks = (geometry_b[:, 0] * (self.bev_dimension[1] * self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 1] * (self.bev_dimension[2]) + geometry_b[:, 2]) ``` ranks的计算方式是将点云数据按照X、Y、Z三个方向的坐标值转换为一个一维的排名值。具体来说，该计算方式是将X坐标值乘以BEV空间的高度和深度的乘积，再将Y坐标值乘以BEV空间的深度，最后将Z坐标值加起来，得到一个一维的排名值。由于Python中的数组索引是按照一维的方式进行的，因此通过计算ranks可以将三维的点云数据转换为一维的排名值。 在计算出ranks之后，通过np.argsort(ranks)可以将ranks数组中的元素进行排序，并返回排序后的索引值sorted_idx。最后，通过geometry_b[sorted_idx]可以将原始的点云数据按照sorted_idx的顺序进行重新排列，得到排列后的点云数据。

Sort tensors so that those within the same voxel are consecutives为什么这样对体素排序？

将在同一体素内的张量排序为连续的是为了更有效地计算体素内的特征值总和。在计算特征值总和时，只需将在同一体素内的张量相加即可。如果这些张量在张量列表中是连续的，那么可以通过切片操作轻松地提取它们。相反，如果这些张量在张量列表中是随机分散的，则需要进行额外的索引操作来提取它们，这将导致更多的计算开销和内存占用。因此，将在同一体素内的张量排序为连续的可以提高计算效率和减少内存占用。

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Convert positions to integer indices然后Mask out points that are outside the considered spatial extent.然后Sort tensors so that those within the same voxel are consecutives.然后Project to bird's-eye view by summing voxels.然后Put channel in second position and remove z dimension

这句话看起来像是一系列的数据处理步骤，需要进一步的上下文才能确定它指的是什么。不过从字面意思来看，这句话的意思可能是： 1. 将位置转换为整数索引； 2. 掩盖掉在考虑的空间范围之外的点；...

class VoxelsSumming(torch.autograd.Function): """Adapted from https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot/blob/master/src/tools.py#L193""" @staticmethod def forward(ctx, x, geometry, ranks): """The features x and geometry are ranked by voxel positions.""" # Cumulative sum of all features. x = x.cumsum(0) # Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1] x, geometry = x[mask], geometry[mask] # Calculate sum of features within a voxel. x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) ctx.save_for_backward(mask) ctx.mark_non_differentiable(geometry) return x, geometry @staticmethod def backward(ctx, grad_x, grad_geometry): (mask,) = ctx.saved_tensors # Since the operation is summing, we simply need to send gradient # to all elements that were part of the summation process. indices = torch.cumsum(mask, 0) indices[mask] -= 1 output_grad = grad_x[indices] return output_grad, None, None这个方法是如何计算BEV的？

这个方法是用来计算Bird's Eye View (BEV)的。BEV是一种将三维点云投影到二维平面上的方法，常用于自动驾驶领域。该方法中，输入的x和geometry都是按照体素位置进行排列的。在前向传递中，x进行了累加和操作，...

class VoxelsSumming(torch.autograd.Function): """Adapted from https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot/blob/master/src/tools.py#L193""" @staticmethod def forward(ctx, x, geometry, ranks): """The features x and geometry are ranked by voxel positions.""" # Cumulative sum of all features. x = x.cumsum(0) # Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1] x, geometry = x[mask], geometry[mask] # Calculate sum of features within a voxel. x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) ctx.save_for_backward(mask) ctx.mark_non_differentiable(geometry) return x, geometry @staticmethod def backward(ctx, grad_x, grad_geometry): (mask,) = ctx.saved_tensors # Since the operation is summing, we simply need to send gradient # to all elements that were part of the summation process. indices = torch.cumsum(mask, 0) indices[mask] -= 1 output_grad = grad_x[indices] return output_grad, None, None这段代码中有判断是否是同一体素的语句吗？

具体来说，在前向传递中，第12行的语句mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1]用于创建一个掩码mask，以指示哪些张量属于同一体素。这个掩码的长度为张量列表中所有张量的数量。mask中的每个元素对应于张量列表...

class UNetEx(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, filters=[16, 32, 64], layers=3, weight_norm=True, batch_norm=True, activation=nn.ReLU, final_activation=None): super().__init__() assert len(filters) > 0 self.final_activation = final_activation self.encoder = create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers) decoders = [] for i in range(out_channels): decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)) self.decoders = nn.Sequential(*decoders) def encode(self, x): tensors = [] indices = [] sizes = [] for encoder in self.encoder: x = encoder(x) sizes.append(x.shape) tensors.append(x) x, ind = F.max_pool2d(x, 2, 2, return_mask=True) indices.append(ind) return x, tensors, indices, sizes def decode(self, _x, _tensors, _indices, _sizes): y = [] for _decoder in self.decoders: x = _x tensors = _tensors[:] indices = _indices[:] sizes = _sizes[:] for decoder in _decoder: tensor = tensors.pop() size = sizes.pop() ind = indices.pop() # 反池化操作，为上采样 x = F.max_unpool2d(x, ind, 2, 2, output_size=size) x = paddle.concat([tensor, x], axis=1) x = decoder(x) y.append(x) return paddle.concat(y, axis=1) def forward(self, x): x, tensors, indices, sizes = self.encode(x) x = self.decode(x, tensors, indices, sizes) if self.final_activation is not None: x = self.final_activation(x) return x 不修改上述神经网络的encoder和decoder的生成方式，用嘴少量的代码实现attention机制，在上述代码里修改。

x = self.decode(x, tensors, indices, sizes) if self.final_activation is not None: x = self.final_activation(x) return x 在该代码中，我们增加了一个Attention类，它接收两个特征图，通过两个1x1卷...

Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn : class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置允许梯度计算 predicted_tokens.requires_grad = True target_tokens.requires_grad = True scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss

max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss 在上述代码中，我们使用了...

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置predicted_tokens为需要梯度计算的张量 scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).__init__() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, topk) def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): predicted_tokens.requires_grad_() ... 这样可以确保predicted_tokens是需要梯度计算的张量。 如果以上方法仍然没有解决问题，那么可能是其他部分...

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)运行时报错： File "/root/autodl-tmp/project/tools/../pointnet2_lib/pointnet2/pointnet2_modules.py", line 165, in forward new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 64 and 256 (The offending index is 0)

这个错误是因为在执行 torch.cat 操作时，第二个张量 unknow_feats 的维度与 interpolated_feats 的维度不匹配。具体来说，unknow_feats 的第二个维度是 256，而 interpolated_feats 的第二个维度是 64。...

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] print(file_path) # np.savetxt('reshape_data.txt', data_crop, delimiter=',') range_x, range_y, range_z = data_crop.shape x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] 用C++ Eigen::Tensor实现

cropped_data = cropped_data.slice(Eigen::array, 3>({0, 0, 10}), Eigen::array, 3>({cropped_data.dimension(0), cropped_data.dimension(1), cropped_data.dimension(2) - 10})); // use cropped_data tensor ...

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn :class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss

def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): predicted_tokens.requires_grad = True target_tokens.requires_grad = True scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in...

self.a_loss = tf.reduce_mean(log_prob*self.delta)+0.01*self.normal_dist.entropy()用pytorch实现

下面是使用PyTorch实现self.a_loss的代码： import torch import torch.nn.functional as F from torch.distributions import Normal # log_prob and delta are assumed to be PyTorch tensors a_loss = ...

详细解释一下这段代码 with th.no_grad(): output_tensors = ctx.run_function(*ctx.input_tensors)

接下来，代码调用了 ctx.run_function(*ctx.input_tensors) 来执行一个函数，该函数的输入是 ctx.input_tensors，输出是 output_tensors。由于没有上下文管理器的影响，这个函数的计算结果不会被记录在计算图中，也...

# Splitting training data into train & dev sets # if mode == 'train': # indices = [i for i in range(len(data)) if i % 10 != 0] # elif mode == 'dev': # indices = [i for i in range(len(data)) if i % 10 == 0] #baseline上面这段代码划分训练集和测试集按照顺序选择数据，可能造成数据分布问题，我改成随机选择 indices_tr, indices_dev = train_test_split([i for i in range(data.shape[0])], test_size = 0.1, random_state = 0) if self.mode == 'train': indices = indices_tr elif self.mode == 'dev': indices = indices_dev # Convert data into PyTorch tensors self.data = torch.FloatTensor(data[indices]) self.target = torch.FloatTensor(target[indices])

现在改成了随机选择数据进行划分，使用了train_test_split函数从范围为0到数据长度的列表中随机选择一定比例的索引，其中的10%作为开发集，而剩下的90%作为训练集。 然后，将选择的数据转换为PyTorch的FloatTensor...

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss

max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss 通过使用.requires_grad_...

为什么这里传递的是三个参数？VoxelsSumming.apply(x_b, geometry_b, ranks)ctx呢？

在 PyTorch 中，如果一个函数继承自 torch.autograd.Function...在 backward 方法中，x_b、geometry_b 和 ranks 将作为输入，并使用 ctx.saved_tensors 方法获取在 forward 方法中保存的需要使用的张量。

Now train a OneFCNet using your Gradient Descent optimizer, the data loader which iterates over all samples in one batch with a Cross Entropy loss (hint: there is an implementation of PyTorch for this loss). For testing the optimizers we are not yet interested in the validation loss. So no need to provide a validation loader. 帮我按照上面的要求补充下面的代码 net = ... epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = ... losses, states = ... fig = plot_losses(losses) iplot(fig)

Sure, here's the code snippet that satisfies your requirements: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from tqdm import tqdm import...

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