self.image_size) ground_truth_mask = cv2.resize(np.array(datapoint["label"]), self.mask_size) if self.prompt_type == PromptType.CONTROL_POINTS: inputs = self._getitem_ctrlpts(input_image, ground_truth_mask) elif self.prompt_type == PromptType.BOUNDING_BOX: inputs =...
fluid as fluid # 导入飞桨框架 seed = 0 np.random.seed(0) paddle.seed(0) num_nodes = len(node_types) node_features = {'features': np.random.randn(num_nodes, 8).astype("float32")} labels = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0]) # 在准备好节点和边后,可以利用PGL来构建...
AI代码解释 >>>index.reconstruct(38216)array([5.07521369e-02,-3.93364072e-01,-1.19723105e+00,-3.36433440e-01,1.06395984e+00,3.83257926e-01,1.24985963e-01,2.79548287e-01,-7.02445269e-01,7.59876966e-01,-5.09731807e-02,-5.78854322e-01,-2.41243094e-01,-6.83130026e-01,2.50904560e-01,-3.06654796e-0...
np.random.seed(0) paddle.seed(0) num_nodes = len(node_types) node_features = {'features': np.random.randn(num_nodes, 8).astype("float32")} labels = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0]) # 在准备好节点和边后,可以利用PGL来构建异质图。 g = pgl.HeterGraph(edges=edges, no...
input_image = cv2.resize(np.array(datapoint["image"]), self.image_size) ground_truth_mask = cv2.resize(np.array(datapoint["label"]), self.mask_size) if self.prompt_type == PromptType.CONTROL_POINTS: inputs = self._getitem_ctrlpts(input_image, ground_truth_mask) ...
node_features = {'features': np.random.randn(num_nodes,8).astype("float32")} labels = np.array([0,1,0,1,0,1,1,0])# 在准备好节点和边后,可以利用PGL来构建异质图。g = pgl.HeterGraph(edges=edges, node_types=node_types, node_feat=node_features)#如果遇到报错显示没有pgl.HeterGraph,...
深入浅出的聊聊“大厂”的黑科技:来自 Meta(原Facebook)的相似性检索开源项目 Faiss。 我们日常使用的各种 APP 中的许多功能,都离不开相似度检索技术。比如一个接一个的新闻和视频推荐、各种常见的对话机器人、保护我们日常账号安全的风控系统、能够用哼唱来找到歌曲的听歌识曲,甚至就连外卖配送的最佳路线选择也都...
ground_truth_mask = cv2.resize(np.array(datapoint["label"]), self.mask_size) if self.prompt_type == PromptType.CONTROL_POINTS: inputs = self._getitem_ctrlpts(input_image, ground_truth_mask) elif self.prompt_type == PromptType.BOUNDING_BOX: ...
input_point = np.array([[500, 375], [1125, 625], [575, 750]) input_label = np.array([1, 1, 1]) 向右滑动查看完整代码 模型输入的提示反映在测试图片上。 plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(image) show_points(input_point, input_label, plt.gca()) ...
“array”中的一堆使用科学计数法表示的数据,就是我们的向量数据,通过len方法来获取数据长度,我们能够确认数据长度为 768,这个数据长度,就是被我们称呼为维度的神奇数字(可以发挥想象,一个 768 维的立体世界)。 好啦,对于目前的我们来说,了解到向量检索的过程和向量到这个程度就足够啦。如果你想对 “FLAT” 索引...