unsqueeze(-1).clamp(0.) loss_cls = self.loss_classes(pred_cls_pos, gt_classes_pos) unsqueeze 函数是用于在指定维度上增加一个维度,其作用是改变张量的形状。在 ious.unsqueeze(-1) 中,-1 表示在最后一个维度上增加一个维度,例如,如果 ious 的形状是 (N,),则 ious.unsqueeze(-1) 的形状将变为 ...
需要注意参数 dim 换成 axis4.2 torch.cat() 转 paddle.concat()# Torch Code: inp = torch.cat([rel_coord, r_rev.unsqueeze(-1)], dim=-1) # PaddlePaddle Code: inp = paddle.concat([rel_coord, r_rev.unsqueeze(-1)], axis=-1) 4.3 Tensor.mul() -> Tensor.multiply()# Torch Code: ...
使用torch.cat函数进行张量拼接: torch.cat函数接受一个张量列表(或元组)和一个指定拼接维度的参数。它会沿着指定的维度将列表中的张量拼接在一起。 指定拼接的轴(axis): 在torch.cat函数中,dim参数指定了拼接的轴。例如,dim=0表示沿着第0维(行方向)拼接,dim=1表示沿着第1维(列方向)拼接。 (可选)验证拼接后...
numpy().transpose((1, 2, 0))) plt.title('Batch from dataloader') for i, (batch_x, batch_y) in enumerate(data_loader): if(i<4): print(i, batch_x.size(),batch_y.size()) show_batch(batch_x) plt.axis('off') plt.show() 总结: 以上是torch的基础部分,总体的流程已经有了,上手...
tensor([[0, 1], [1, 2], [2, 3]]) 求和与平均 对张量中的所有元素求和,会得到一个单元素张量。可指明沿哪一个轴求和降低维度,沿哪一个轴降维生成输出张量,则哪一个维度将在输出形状中消失。例如一个形状为(2,3,4)的张量,指定axis=0,则求和降维后的输出张量的形状是(3,4)。 A = torch.arange...
1. torch.cat(data, axis) # data表示输入的数据, axis表示进行串接的维度 t = Test() t.num = 50 print(t.num) a = torch.tensor([[1, 1]]) b = torch.tensor([[2, 2]]) x = []
c = np.concatenate((a, b), axis=0) print(c.shape) AI代码助手复制代码 结果为: (9, 1, 2) (2) torch.cat 这里的拼接和上面介绍的numpy的拼接功能是一样的 C= torch.cat( (A,B),0)#按维数0拼接(竖着拼)C= torch.cat( (A,B),1)#按维数1拼接(横着拼) ...
axis specified by dim.torch.index_select(input, dim, index, out=None) →Tensor,类似于标准库slice函数的...squeeze(input, dim=None, out=None) →Tensor,将维度=1的那个维度(即只包含一个元素的维度)去掉,即所谓的压榨torch.stack(seq, dim=0, out 2020...
m = np.max(np.sqrt(np.sum(pc**2, axis=1))) pc = pc / m return pc def square_distance(src, dst): """ Calculate Euclid distance between each two points. src^T * dst = xn * xm + yn * ym + zn * zm; sum(src^2, dim=-1) = xn*xn + yn*yn + zn*zn; ...
torch.Size([2, 9, 4, 1]) *args &**kwargs 前者叫位置参数,后者叫关键字参数,在不确定传入参数的数量或形式时使用,args本质是一个tuple,kwargs本质是dict,值得注意的是,*和**是在定义函数的形式参数时用来标志参数的类型是位置参数还是关键字参数,在函数体内要拿到真正的参数需要将*去掉。(重要的不是args...