torch.cat((x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]), 1)

时间: 2024-05-18 13:17:36 浏览: 86
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torch.cat()函数的官方解释，详解以及例子

这是一个使用PyTorch的torch.cat函数将一个四维张量x的四个子张量进行拼接的操作。具体来说，它将x的第一个子张量为x[...,::2,::2]，即每隔一个元素取一次的第一维和第二维进行拼接，得到的结果为第一块；将x的第二个子张量为x[...,1::2,::2]，即每隔一个元素取一次的第一维，每隔两个元素取一次的第二维进行拼接，得到的结果为第二块；将x的第三个子张量为x[...,::2,1::2]，即每隔一个元素取一次的第一维，每隔两个元素取一次的第二维进行拼接，得到的结果为第三块；将x的第四个子张量为x[...,1::2,1::2]，即每隔一个元素取一次的第一维和第二维进行拼接，得到的结果为第四块。然后将这四块在第二个维度上进行拼接，得到一个新的张量。
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torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))

具体来说，第一个部分是 x 的左上角的子区域（即 x[..., ::2, ::2]），第二个部分是 x 的右上角的子区域（即 x[..., 1::2, ::2]），第三个部分是 x 的左下角的子区域（即 x[..., ::2, 1::2]），第四个部分是 x 的右...

return self.conv(torch.cat((x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]), 1))这句代码，显示TypeError: expected Tensor as element 0 in argument 0, but got numpy.ndarray

你可以使用 PyTorch 中的 torch.from_numpy() 函数将 numpy.ndarray 对象转换为 Tensor 对象。例如，如果你的 numpy.ndarray 对象名为 arr，那么你可以使用以下代码将其转换为 Tensor 对象： import torch ...

人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=predicted.numpy().flatten(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn') plt.show() 这样就完成了从零实现逻辑回归的过程。请注意，这里使用了 PyTorch 的自动...

def forward(self, x): with torch.no_grad(): with torch.cuda.amp.autocast(enabled=False): x = self.torchfb(x)+1e-6 if self.log_input: x = x.log() x = self.instancenorm(x).unsqueeze(1) x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.bn1(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = x.reshape(x.size()[0],-1,x.size()[-1]) w = self.attention(x) if self.encoder_type == "SAP": x = torch.sum(x * w, dim=2) elif self.encoder_type == "ASP": mu = torch.sum(x * w, dim=2) sg = torch.sqrt( ( torch.sum((x**2) * w, dim=2) - mu**2 ).clamp(min=1e-5) ) x = torch.cat((mu,sg),1) x = x.view(x.size()[0], -1) x = self.fc(x) return x

8. 将深层特征张量进行形状变换x.reshape(x.size()[0],-1,x.size()[-1])，将其转换为三维张量，其中第一维表示批量大小，第二维表示时间步，第三维表示特征维度。 9. 利用注意力机制计算出每个时间步的权重w，...

def forward(self, x): return torch.cat( (torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x,1).unsqueeze(1)), dim=1)

具体来说，torch.max(x, 1) 返回每行中的最大值及其索引，然后使用 unsqueeze(1) 将其转换为列向量；torch.mean(x, 1) 返回每行的平均值，并使用 unsqueeze(1) 将其转换为列向量。最后使用 torch.cat 将这两个张量...

matching_bs[i] = torch.cat(matching_bs[i], dim=0) RuntimeError: torch.cat(): expected a non-empty list of Tensors

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return torch.cat( (torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x,1).unsqueeze(1)), dim=1 )什么意思

这行代码是将一个张量 x 沿着第一维度执行 max 操作，获取每个子...最后使用 torch.cat 函数沿着第二个维度将这两个二维张量拼接在一起。返回的是一个二维张量，第一个维度是输入张量的第一个维度，第二个维度是 2。

return torch.cat((torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1),torch.mean(x,1).unsqueeze(1)),dim=1)解释这行代码

- torch.cat((..., ...), dim=1) 表示按列连接两个形状为 (batch_size, 1) 的张量，得到形状为 (batch_size, 2) 的张量，并且返回这个新的张量。其中 dim=1 表示按列连接。 总的来说，这行代码的作用是将输入张量 x...

def forward(self, x10, x11, x2, modal=0): if modal == 0: if self.fsa_method == 'FSA': x10 = x10 + 0.8 * pha_unwrapping(x10) x11 = x11 + 0.8 * pha_unwrapping(x11) x2 = x2 + 0.8 * pha_unwrapping(x2) x1 = torch.cat((x10, x11), 0) # 连接张量 elif self.fsa_method == 'Ex_P': x10 = x10 + 0.8 * pha_unwrapping(x2) x11 = x11 + 0.8 * pha_unwrapping(x2) x2 = x2 + 0.8 * pha_unwrapping(x11) x1 = torch.cat((x10, x11), 0) elif self.fsa_method == 'Mix_A': x10 = mixup(x10, x2) x11 = mixup(x11, x2) x2 = mixup(x2, x11) x1 = torch.cat((x10, x11), 0) else: x1 = torch.cat((x10, x11), 0) x1 = self.visible_module(x1) x2 = self.thermal_module(x2) x = torch.cat((x1, x2), 0) elif modal == 1: x = self.visible_module(x10) elif modal == 2: x = self.thermal_module(x2)这段代码的作用是什么？能否详细解释一下每一行的意思？

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数，其...elif modal == 2: x = self.thermal_module(x2) 如果modal参数为1，则只对可见光图像进行计算；如果modal参数为2，则只对热红外图像进行计算。最终输出结果为x。

encoded = reduce(lambda x, y: torch.cat((x, y), dim=0), batch_encoded) labels = torch.tensor(reduce(lambda x, y: x + y, batch_labels)) ?

这段代码是将一个 batch 中的多个样本的编码结果拼接成一个大的张量，并将对应的标签拼接成一个一维张量。其中，batch_encoded 是一个包含多个编码结果张量的列表，reduce 函数将其拼接成一个大的张量。...

import torch x = torch.tensor([]) y = torch.tensor([1, 2, 3]) z = torch.cat((x, y), dim = 1)

这段代码会报错，因为在对 x 进行拼接时，x 是一个空的张量，...z = torch.cat((x.view(1,-1), y.view(1,-1)), dim = 1) 这里使用了 view 方法将 x 和 y 的维度都转换成 (1, -1)，然后在第二维上进行拼接。

def forward(self, *inputs): (x,) = inputs x_paths = [] for conv in self.convolution_paths: x_paths.append(conv(x)) x_residual = torch.cat(x_paths, dim=1) if self.use_pyramid_pooling: x_pool = self.pyramid_pooling(x) x_residual = torch.cat([x_residual, x_pool], dim=1) x_residual = self.aggregation(x_residual) if self.out_channels != self.in_channels: x = self.projection(x) x = x + x_residual return x网络计算过程

最后，将拼接后的张量 x_residual 通过一个 1x1x1 卷积层进行特征聚合，并将聚合的结果与输入张量 x 相加，得到最终输出。 如果输入和输出通道数不同，则通过投影层将输入 x 的通道数调整为 out_channels。

class Focus(nn.Module): # Focus wh information into c-space def init(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups super().init() self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p, g, act) # self.contract = Contract(gain=2) def forward(self, x): # x(b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2) return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1)) # return self.conv(self.contract(x)) 详细分析这个程序的原理

在 forward 方法中，首先使用 torch.cat 函数将 x 中每个 2x2 区域中的四个像素值沿着通道维度（即第二个维度）拼接起来，得到一个形状为 (batch_size, 4*c1, w/2, h/2) 的特征图。然后将这个特征图输入到 Conv 层中...

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