img_noisy_torch = torch.from_numpy(img_resh_DN).view(1,p1,nr1,nc1).type(dtype)

时间: 2024-04-19 15:30:16 浏览: 35
这是一个将NumPy数组转换为Torch张量的代码行。它将一个名为`img_resh_DN`的NumPy数组转换为一个形状为(1, p1, nr1, nc1)的Torch张量,并将其类型设置为`dtype`。`dtype`是一个指定张量数据类型的变量,可能是`torch.float32`或`torch.float64`等。这个代码行通过使用`torch.from_numpy()`函数和`.view()`方法来完成转换和形状调整操作。
相关问题

转matlab: n_points_total = numpy.int(noisy_sensor_measured_total.shape[1]/(n_obs_in_sensor_array + 1)) intrinsic_process_total_reshaped = numpy.reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') noisy_sensor_measured_total_reshaped = numpy.reshape(noisy_sensor_measured_total, [dim_measurement, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') intrinsic_process_base_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 0] intrinsic_process_step_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 1:] noisy_sensor_base_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 0] n_obs_used_in_each_cluster = min(n_obs_used_in_cluster, n_obs_in_sensor_array) obs_used_in_each_cluster_indexes = numpy.random.choice(n_obs_in_sensor_array, size=n_obs_used_in_each_cluster, replace=False) sensor_array_matrix = sensor_array_matrix_dense[:, obs_used_in_each_cluster_indexes] noisy_sensor_step_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 1:]

在Matlab中,您可以将以下Python代码转换为对应的Matlab代码: ```matlab n_points_total = int(size(noisy_sensor_measured_total, 2) / (n_obs_in_sensor_array + 1)); intrinsic_process_total_reshaped = reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1]); noisy_sensor_measured_total_reshaped = reshape(noisy_sensor_measured_total, [dim_measurement, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1]); intrinsic_process_base_total = intrinsic_process_total_reshaped(:, :, 1); intrinsic_process_step_total = intrinsic_process_total_reshaped(:, :, 2:end); noisy_sensor_base_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped(:, :, 1); n_obs_used_in_each_cluster = min(n_obs_used_in_cluster, n_obs_in_sensor_array); obs_used_in_each_cluster_indexes = datasample(1:n_obs_in_sensor_array, n_obs_used_in_each_cluster, 'Replace', false); sensor_array_matrix = sensor_array_matrix_dense(:, obs_used_in_each_cluster_indexes); noisy_sensor_step_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped(:, :, 2:end); ``` 请注意,上述代码中的 `datasample` 函数用于在 `1:n_obs_in_sensor_array` 中随机选择 `n_obs_used_in_each_cluster` 个索引,并且不允许重复。如果您的Matlab版本不支持 `datasample` 函数,可以使用以下代码替代: ```matlab obs_used_in_each_cluster_indexes = randsample(1:n_obs_in_sensor_array, n_obs_used_in_each_cluster, false); ``` 这里使用了 `randsample` 函数来实现相同的功能。

import torch class Network(torch.nn.Module):     def __init__(self, n_fft=1024, n_hop=160, n_hidden=1024):         super().__init__()         self.linear1 = torch.nn.LSTM(n_fft//2+1, n_hidden//2, num_layers=2, batch_first=True, bidirectional=True)         self.linear2 = torch.nn.Linear(n_hidden, n_fft//2+1)         self.n_fft = n_fft         self.n_hop = n_hop         # self.window =         self.register_buffer('window', torch.hann_window(n_fft))     def forward(self, noisy):         # 傅里叶变换         noisy_spec = torch.stft(noisy, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window, return_complex=True) # [B,C,T]         noisy_amplitude = torch.abs(noisy_spec).transpose(2,1) # [B,T,C=513]         # 神经网络计算         hidden = self.linear1(noisy_amplitude)[0] # [B,T,n_hidden=1024]         mask = self.linear2(hidden).sigmoid() # [B,T,C=513] (0,1)         # 降噪结果         denoise_spec = noisy_spec * mask.transpose(2,1)         denoise_wav = torch.istft(denoise_spec, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window)         # 返回降噪后波形和降噪后谱图         return  denoise_wav, denoise_spec if __name__ == "__main__":     net = Network()     clean = torch.randn(4, 16000)     noise = torch.randn(4, 16000)     denoise_wav, denoise_spec = net(clean + noise)     print(denoise_spec.shape, denoise_wav.shape)

这段代码实现了一个基于LSTM的音频降噪网络,其核心思路是使用LSTM对音频信号的幅度谱进行处理,从而得到一个掩膜(mask),该掩膜可以在频域上降噪信号。具体来说,该网络的输入是含有噪声的干净音频信号,经过傅里叶变换得到幅度谱,之后通过LSTM计算得到一个掩膜,最后将该掩膜应用于幅度谱上,得到降噪后的幅度谱,再通过逆傅里叶变换得到降噪后的音频信号。 具体来说,该网络包括以下几个部分: - `__init__`函数:定义了一个两层的LSTM网络和一个线性层(用于将LSTM输出的隐藏状态转换为掩膜),并初始化了窗函数等参数。 - `forward`函数:实现了整个网络的前向传播过程。首先对输入信号进行傅里叶变换,得到幅度谱,之后将幅度谱通过LSTM处理得到一个掩膜,再将该掩膜应用于幅度谱上,得到降噪后的幅度谱,最后通过逆傅里叶变换得到降噪后的音频信号。 - `if __name__ == "__main__"`:对网络的功能进行测试,输入为一个随机产生的4秒钟的干净音频信号和一个随机产生的4秒钟的噪声信号,输出为降噪后的幅度谱和音频信号。 需要注意的是,由于该网络使用了LSTM,其计算成本较高,需要在计算资源允许的情况下使用。此外,该网络的性能也取决于数据集的质量和训练过程的参数设置等因素。
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def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

import numpy as npimport cv2# 读取图像img = cv2.imread('lena.png', 0)# 添加高斯噪声mean = 0var = 0.1sigma = var ** 0.5noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)noisy_img = img + noise# 定义维纳滤波器函数def wiener_filter(img, psf, K=0.01): # 计算傅里叶变换 img_fft = np.fft.fft2(img) psf_fft = np.fft.fft2(psf) # 计算功率谱 img_power = np.abs(img_fft) ** 2 psf_power = np.abs(psf_fft) ** 2 # 计算信噪比 snr = img_power / (psf_power + K) # 计算滤波器 result_fft = img_fft * snr / psf_fft result = np.fft.ifft2(result_fft) # 返回滤波结果 return np.abs(result)# 定义维纳滤波器的卷积核kernel_size = 3kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / kernel_size ** 2# 计算图像的自相关函数acf = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])# 计算维纳滤波器的卷积核gamma = 0.1alpha = 0.5beta = 1 - alpha - gammapsf = np.zeros((kernel_size, kernel_size))for i in range(kernel_size): for j in range(kernel_size): i_shift = i - kernel_size // 2 j_shift = j - kernel_size // 2 psf[i, j] = np.exp(-np.pi * ((i_shift ** 2 + j_shift ** 2) / (2 * alpha ** 2))) * np.cos(2 * np.pi * (i_shift + j_shift) / (2 * beta))psf = psf / np.sum(psf)# 对带噪声图像进行维纳滤波filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf)# 显示结果cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Noisy Image', noisy_img)cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这段代码报错为Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 54, in <module> filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 25, in wiener_filter snr = img_power / (psf_power + K) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1024,2800) (3,3)什么意思,如何修改

def add_noise(image, epsilon, k): # 添加拉普拉斯噪声 # 进行离散傅里叶变换 f = np.fft.fft2(image) # 将零频率分量移到频谱中心 fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape b = laplas(fshift, epsilon, k) # print(b) p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p # noise = np.random.laplace(0, 1/b, (rows, cols)) image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) # 进行逆离散傅里叶变换 image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) return image_back def laplas(FIM, epsilon, k): FIM_k = FIM[:k, :k] # 给定隐私预算 epsilon # 计算给定隐私预算时的拉普拉斯机制的参数的最小值 # 计算每个系数的灵敏度 sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon # 计算拉普拉斯机制的参数 # 计算前 k×k 个 DFT 系数的最大值和最小值之差 delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min( np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) # 计算拉普拉斯噪声的尺度参数 c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.25 / 0.1)) / epsilon # a = np.min(sensitivity) / (epsilon * k**2) return d def add_noisy_image(): # 读取人脸图像 image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 进行离散傅里叶变换 epsilon = 0.3 k = 50 image_back = add_noise(image, epsilon, k) im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 将图像转换为整型并保存 image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite("face_privacy.jpg", image_back) return image_back

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前,经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

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资源摘要信息:"迷宫游戏开发指南" 在Rust和OpenGL环境下开发迷宫游戏涉及多个方面的知识点,包括编程语言Rust的基本语法和高级特性,OpenGL的图形编程原理以及游戏循环和资源管理等。以下详细说明了这些知识点: 1. Rust编程语言基础 Rust是一种系统编程语言,它提供了内存安全而无需垃圾回收器。Rust的目标是防止空指针解引用、缓冲区溢出等内存安全问题。迷宫游戏开发中,使用Rust可以高效利用系统资源并保证运行时的稳定性和性能。基础知识点包括但不限于: - 变量和可变性 - 数据类型:整型、浮点型、字符、布尔类型、元组、数组、切片等 - 控制流:if、循环(for, while)、模式匹配 - 函数和闭包 - 所有权、借用和生命周期 - 结构体、枚举和特征 - 模块和使用语句 - 错误处理:Result和Option枚举 - 异步编程:async和await 2. OpenGL图形编程基础 OpenGL(Open Graphics Library)是一个跨语言、跨平台的API,用于渲染2D和3D矢量图形。在Rust中,可以使用gl-rs或其他类似的库来创建OpenGL上下文,并进行渲染操作。迷宫游戏开发中,开发者需要掌握的知识点包括: - OpenGL上下文的创建和管理 - 着色器语言GLSL的基本语法 - 纹理映射、光源和材质处理 - 几何体的创建和管理(如顶点缓冲、索引缓冲等) - 渲染管线的各个阶段(顶点处理、裁剪、光栅化等) - 深度缓冲和模板缓冲的使用 - OpenGL状态机的理解和管理 3. 游戏开发循环 游戏开发循环是指游戏运行时不断循环进行的一系列步骤,通常包括输入处理、游戏状态更新和渲染。迷宫游戏开发中,游戏循环的设计与实现是至关重要的部分。涉及到的知识点包括: - 游戏状态机的设计 - 输入事件的监听和处理(如键盘、鼠标事件) - 游戏逻辑的更新(如玩家移动、碰撞检测、迷宫生成逻辑等) - 场景的渲染和重绘 - 游戏帧率的控制和时间管理 4. 资源管理 资源管理是指游戏中各类资源(如图像、音频、模型等)的加载、使用和释放。在Rust中,这通常涉及到文件读取、内存管理和生命周期控制。迷宫游戏开发中需要的知识点包括: - 文件系统的操作(如读取迷宫数据文件) - 内存管理策略(如资源的动态加载和卸载) - 图像和纹理的加载和使用 - 音频播放控制 - 资源释放时机的确定以避免内存泄漏 5. 迷宫游戏逻辑实现 迷宫游戏的逻辑实现是指游戏中迷宫的生成、玩家的引导和游戏的胜负判定等核心游戏机制。迷宫游戏逻辑实现中的关键知识点包括: - 迷宫生成算法(如深度优先搜索算法、Prim算法或Kruskal算法等) - 玩家和游戏对象的移动逻辑 - 路径寻找和导引逻辑(如A*算法) - 胜负判定和游戏重置逻辑 6. 使用Rust和OpenGL库 实际开发中,开发者会使用一些Rust库来简化OpenGL的调用和管理。相关的知识点包括: - cargo工具和Rust包管理 - 使用Rust的OpenGL绑定库(如gl-rs、glium等) - 管理依赖和构建项目的配置文件(Cargo.toml) - 使用第三方库来处理窗口创建和事件循环(如 glutin) 7. 调试和性能优化 在开发迷宫游戏的过程中,调试和性能优化是重要的环节,以确保游戏运行的流畅性和稳定性。相关的知识点包括: - 使用调试工具(如gdb、rr、Valgrind等)进行错误追踪和性能分析 - 代码的性能优化策略(如循环展开、内存对齐、缓存优化等) - 图形渲染的性能优化(如批处理渲染、优化状态切换、减少绘制调用等) - 使用诊断工具(如Rust的cargo-expand等)来查看代码展开和宏展开 综上所述,Rust和OpenGL迷宫游戏的开发涉及众多知识点,需要开发者具备扎实的编程基础、图形编程经验、游戏开发知识和系统性能优化能力。通过使用Rust的现代编程特性和OpenGL的强大图形处理能力,可以开发出运行高效且稳定的迷宫游戏。
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数字电路设计基础:9大技巧带你从理论飞跃到实践

![数字电路设计基础:9大技巧带你从理论飞跃到实践](https://instrumentationtools.com/wp-content/uploads/2017/08/instrumentationtools.com_plc-data-comparison-instructions.png) # 摘要 数字电路设计是电子工程领域中的核心部分,它涵盖了从基本概念到高级技巧的广泛知识。本文首先介绍了数字电路设计的基本概念和原理,接着深入探讨了理论基础,包括逻辑门、组合逻辑电路以及时序逻辑电路的设计。随后,文章转向实践应用,讨论了设计工具、仿真测试方法和数字电路在不同领域的应用实例。最后,本
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ubuntu 安装opencv2

### Ubuntu 上安装 OpenCV2 版本的库 对于希望在Ubuntu操作系统上安装特定版本如OpenCV2的情况,可以遵循一系列定制化的指令来达成目标。由于当前主流教程多集中于最新版OpenCV及其附加模块(opencv_contrib)的安装指导[^1],针对旧版本(例如OpenCV2)的操作则需特别注意兼容性和依赖关系。 #### 准备工作环境 为了确保顺利安装OpenCV2,在开始前应先更新系统的包列表并升级已有的软件包至最新状态: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 接着,移除任何可能存在的新版本Op