torch.nn.functional.grid_sample 首先我们看pytorch文档中给出的描述: torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’, align_corners=None) Given an input and a flow-field grid, computes the output using input values and pixel locations from grid. input是输...
函数的基本用法如下: ```python torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None) ``` 参数说明: - `input`:输入的特征图,形状为(N, C, H, W)。 - `grid`:输入的网格,形状为(N, H_out, W_out, 2)。其中H_out和W_out分别表示输出...
参考:关于torch.nn.functional.grid_sample函数的说明(F.grid_sample)
coord_.clamp_(-1 + 1e-6, 1 - 1e-6) q_feat = F.grid_sample(feat, coord_.flip(-1).unsqueeze(1),mode='nearest', align_corners=False)#[N,C*9,1,SR_H*SR_W] q_feat = q_feat[:, :, 0, :].permute(0, 2, 1)#[N,SR_H*SR_W,C*9] q_coord = F.grid_sample(feat_co...
sample = model.decode(z).cpu() sample = sample.view(64,1,28,28)# 可视化生成的图像grid = torchvision.utils.make_grid(sample, nrow=8, normalize=True) plt.imshow(grid.permute(1,2,0).numpy(), cmap='gray') plt.title('Generated Images') ...
['axes.unicode_minus']=False #先定义一个画图函数,后面都会用到 def ts_plot(data, lags=None,title=''): if not isinstance(data, pd.Series): data = pd.Series(data) #matplotlib官方提供了五种不同的图形风格, #包括bmh、ggplot、dark_background、fivethirtyeight和grayscale with plt.style.context...
Python 通过 sample 函数完成数据采样。 Sample 是进行数据采样的函数,设置 n 的数量就可以了。函数自动返回参与的结果。 1#简单的数据采样 2df_inner.sample(n=3) Weights 参数是采样的权重,通过设置不同的权重可以更改采样的结果,权重高的数据将更有希望被选中。这里手动设置 6 条数据的权重值。将前面 4 个...
绘制Z的概率质量函数: z_possible_values = np.arange(0, parts_per_box + 1) Z_probs = Z_rv.pmf(z_possible_values) fig, ax = plt.subplots() ax.bar(z_possible_values, Z_probs) ax.set_xticks(z_possible_values) ax.grid(); 结果如下:...
1.2 网格搜索 GridSearchCV 使用网格搜索来确定KNN算法合适的超参数 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8) knn_classifier.fit(X_train_standard, y_train) y_predict = knn_clf.predict(X_test_standard) ...
1 线性函数 大家知道,在二维空间内,线性函数可以表达为: y=kx+b 或者 ax+by=0 在第一个表达式中k叫做斜率,b叫做截距(即x=0的时候,直线与y轴的交叉点) 把线性函数扩展到n维空间,其表达式为: y=k1x1+k2x2+…kn-1xn-1+b 或者 a1x1+ a2x2+…an-1xn-1+ anxn=0 ...