x = torch.arange(-8.0, 8.0, 0.1, requires_grad=True)
时间: 2024-05-26 12:13:06 浏览: 12
我可以帮助你解答这个问题。这段代码使用了 PyTorch 库中的 arange 函数,生成了一个张量 x,其中包含了从 -8.0 到 8.0 的所有数值,每个数值之间的差为 0.1。 requires_grad=True 表示这个张量是可导的,可以被用于梯度下降等机器学习算法中。需要注意的是,这个张量在生成时并没有进行任何运算,因此在现阶段它的梯度值为 None。
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x = torch.arange(-8.0, 8.0, 0.1, requires_grad=True) y = torch.relu(x) d2l.plot(x.detach(), y.detach(), 'x', 'relu(x)', figsize=(5, 2.5))
As an AI language model, I cannot display plots. But this code generates a plot of the ReLU function for values between -8 and 8 with a step size of 0.1. The plot displays the input values on the x-axis and the output values on the y-axis. The plot shows that the output values are 0 for input values less than 0 and increase linearly for input values greater than or equal to 0.
def create_frustum(self): # Create grid in image plane h, w = self.cfg.IMAGE.FINAL_DIM downsampled_h, downsampled_w = h // self.encoder_downsample, w // self.encoder_downsample # Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0] # x and y grids x_grid = torch.linspace(0, w - 1, downsampled_w, dtype=torch.float) x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) y_grid = torch.linspace(0, h - 1, downsampled_h, dtype=torch.float) y_grid = y_grid.view(1, downsampled_h, 1).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) # Dimension (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) # containing data points in the image: left-right, top-bottom, depth frustum = torch.stack((x_grid, y_grid, depth_grid), -1) return nn.Parameter(frustum, requires_grad=False)这里的frustum可以可视化吗?
可以的,你可以使用Matplotlib库将`frustum`可视化。以下是一个简单的示例代码,可以将`frustum`中的数据点可视化为散点图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 将frustum转换为Numpy数组
frustum_np = frustum.detach().cpu().numpy()
# 创建散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(frustum_np[:, :, :, 0].flatten(),
frustum_np[:, :, :, 1].flatten(),
frustum_np[:, :, :, 2].flatten(),
s=1)
# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('depth')
# 显示图像
plt.show()
```
这将显示一个三维散点图,其中x轴和y轴分别对应于图像中的水平和垂直坐标,z轴对应于深度值。
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