首先,导入 PyTorch 库,以便我们可以在代码中使用张量等功能。 importtorch 1. 步骤2: 定义 Gram 矩阵计算函数 定义一个函数来计算输入张量的 Gram 矩阵。Gram 矩阵的定义是通过将输入张量的特征图进行转置,并与自身相乘得到的。 defgram_matrix(input_tensor):# 将输入张量的形状调整为的C x H x Wb,c,h,w=...
gram=torch.mm(tensor, tensor.t()) #Returning gram matrix return gram 将gram_matrix()函数应用于样式功能 我们具有特征提取功能和gram矩阵功能来进行样式转换。现在, 我们将gram_matrix()函数应用于我们先前提取的样式特征。 现在, 我们将为样式克创建一个字典, 并将每个图层映射到其相应特征的克矩阵。我们字典...
Gram Matrix实际上可看做是feature之间的偏心协方差矩阵(即没有减去均值的协方差矩阵),在feature map中,每一个数字都来自于一个特定滤波器在特定位置的卷积,因此每个数字就代表一个特征的强度,而Gram计算的实际上是两两特征之间的相关性,哪两个特征是同时出现的,哪两个是此消彼长的等等,同时,Gram的对角线元素,...
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