masked_inputs_.append(masked_inputs[0, :, t]) masked_inputs_.append(masked_inputs[0, :, -1 - abs(num_frames - 1 - t - 1 * ts)]) masked_inputs_.append(masked_inputs[0, :, -1 - abs(num_frames - 1 - t - 2 * ts)]) masks_.append(masks[0, :, t - 2 * ts]) ...
没有ArcGIS的矢量转栅格工具的时候如何用shp多边形从栅格数据中抠出一块来?from osgeo import gdal result = gdal.Warp('masked.tif', 'input.tif', cutlineDSName='input.shp') result.FlushCache() del resultBOOM!完成!input.tif 被 input.shp 抠出来的 ...
一、机器学习和深度学习简介 深度学习的主题最近非常受欢迎,在这个过程中,出现了几个术语,使区分它们变得相当复杂。人们可能会发现,由于主题之间大量的重叠,将每个领域整齐地分开是一项艰巨的任务。 本章通过讨论深度学习的历史背景以及该领域如何演变成今天的形式来介绍深度学习的主题。稍后,我们将通过简要介绍基础主题来...
for epoch in range(n_epochs): h = net.init_hidden(batch_size) for inputs, labels in train_loader: step += 1 net.zero_grad() output, h = net(inputs) loss = criterion(output.squeeze(), labels.float()) loss.backward() nn.utils.clip_grad_norm(net.parameters(), clip) optimizer.st...
bitwise_and(sample,sample, mask=object_mask_not) # 图2(黑底color龙)与图4(白底黑龙)进行按位或运算,得白底color龙(图5--最终结果图),并命名为final_output final_output = cv2.bitwise_or(background_masked,object_masked) # 显示图像 cv2.imshow('winname', final_output) # 在winname窗口上显示...
final_output = cv2.bitwise_or(background_masked,object_masked) # 显示图像并保持 cv2.imshow('winname', final_output) # 在winname窗口上显示图像final_output cv2.waitKey() # 刷新图像(等待用户按键触发,不写入参数默认为0,表示无限等待,显示最初的图像) ...
torch.masked_select(input, mask, out=None) 功能:按照 mask 中的 True 进行索引拼接得到一维张量返回。 要索引的张量 mask: 与 input 同形状的布尔类型张量 Example >>> t = torch.randint(0,9,size=(3,3)) t: tensor([[4, 5, 0], [5, 7, 1], [2, 5, 8]]) >>> mask = t.le(5)...
input_ids:对应于句子中每个 token 的索引。 token_type_ids:当存在多个序列时,标识 token 属于那个序列。 attention_mask:表明对应的 token 是否需要被注意(1 表示需要被注意,0 表示不需要被注意。涉及到注意力机制) 编码和解码 # 编码: 将句子text映射成token IDs, 包含了两部分,分词,映射# 分词:使用分词器...
Python NumPy掩码数组masked array应用 数组python图像处理numpy数据 在数据分析和科学计算中,经常会遇到数据缺失、不完整或需要忽略某些值的情况。NumPy 提供了强大的掩码数组(masked array)功能,通过引入掩码机制,灵活地处理需要忽略或标记的数组元素。掩码数组允许我们对数组的部分数据进行屏蔽,同时支持常规的 NumPy 操作...
有时使用负值或字符串标记数组中的无效记录。如果知道被掩盖的值，例如-999，也可以使用np.ma.masked_values（arr，value = -999）创建一个掩码数组。任何以掩码数组为参数的numpy操作都会自动忽略这些无效记录，如下所示。import math defis_prime(n):assert n >1, 'Input must be larger than 1'if n %2...