B, N, L, C = tensor.shape T, H, W = thw_shape
时间: 2024-05-21 18:15:26 浏览: 11
这段代码看起来像是在 Python 中对张量的形状进行赋值操作。具体来说,它将张量 tensor 的形状分别赋值给了变量 B、N、L 和 C,同时将 thw_shape 中的三个值分别赋值给了变量 T、H 和 W。
需要注意的是,这里的张量形状可能是指张量的维度,也可能是指张量的形状属性,具体取决于上下文。
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def data_generator(): for folder in os.listdir("D:/wjd"): for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) print(img_tensor.shape) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状,我感觉不对,我应该删除那两行代码啊
是的,你是正确的。在这个数据生成器函数中,`print(img_tensor.shape)` 这行代码是不必要的,因为它只是输出张量的形状,而不是将它们返回给调用者。因此,你可以将这两行代码删除,如下所示:
```python
def data_generator():
for folder in os.listdir("D:/wjd"):
for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):
file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png')
for file_path in file_paths:
img = Image.open(file_path)
img = img.resize((224, 224))
img_arr = np.array(img)
img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr)
img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0)
yield img_tensor
```
这样修改后,这个函数将会生成一个张量序列,每个张量代表一个图片。你可以将这个函数作为参数传递给你的模型,用于训练和测试。
_, _, h, w = tensor.shape ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 1)
根据你提供的错误信息,这是一个Python代码的错误,出现了“ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 1)”的提示,意思是期望得到4个值来解包,但是只得到了一个值。这通常是由于尝试将一个维度数不足的张量解包为4个值所导致的。你需要检查你的代码,确保您正在正确地处理张量的形状。