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python類參數(shù)定義及數(shù)據(jù)擴(kuò)展方式unsqueeze/expand

 更新時(shí)間:2022年08月23日 10:30:20   作者:徽先生  
本文主要介紹了python類參數(shù)定義及數(shù)據(jù)擴(kuò)展方式unsqueeze/expand,文章通過(guò)圍繞主題展開(kāi)詳細(xì)的內(nèi)容介紹,具有一定的參考價(jià)值,需要的小伙伴可以參考一下

類的參數(shù)定義

將conda環(huán)境設(shè)置為ai,conda activate ai

這個(gè)文件的由來(lái):

由于在yolov1的pytorch實(shí)現(xiàn)的損失函數(shù)中,看到繼承了nn.Module,并且其中兩個(gè)參數(shù)不像c++那里指定類型,那么他們的類型是哪里來(lái)的

這里就是在探索這樣一件事

操作邏輯:

  • 先在類中定義了構(gòu)造函數(shù)以及一個(gè)自定義函數(shù);
  • 構(gòu)造函數(shù)定義了屬性S、B,自定義函數(shù)引入兩個(gè)參數(shù),對(duì)兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行調(diào)用
    • 這里就說(shuō)明參數(shù)的結(jié)構(gòu)是怎么樣的,取決于參數(shù)被調(diào)用了什么東西,比如這里調(diào)用了N = box1.size(0) M = box2.size(0)說(shuō)明了它是類似一個(gè)矩陣的東西,對(duì)應(yīng)的box1的定義就是`torch.rand(10,4)
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable

#探究屬性S,B是如何產(chǎn)生的,以及box1、box2是如何產(chǎn)生的、如何調(diào)用
class yoloLoss(nn.Module):
    def __init__(self,S,B):
        self.S=S
        self.B=B
    def compute_iot(self,box1,box2):
        N = box1.size(0)  #調(diào)用方式就表示了變量是什么類型,這里是一個(gè)張量,其中每個(gè)元素是一個(gè)tensor,所以是N*4的張量
        M = box2.size(0)
        print(M,N)

yoloLoss1 =yoloLoss(10, 11)
yoloLoss1.compute_iot(torch.rand(10,4),torch.rand(11,4))

數(shù)據(jù)擴(kuò)展

探究unsqueeze以及expand的使用方法,unsqueeze可以增加一個(gè)緯度,但是維度的siz只是1而已,而expand就可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制,將數(shù)據(jù)變?yōu)閚

# 獲得一開(kāi)始的初始化數(shù)值:tensor([[a1,a2,a3]])
nn1=torch.rand(1,3)
print(nn1)
# unsqueeze是解壓的意思,在第i個(gè)維度上進(jìn)行擴(kuò)展,將其擴(kuò)展為tensor([[[a1,a2,a3]]])
nn1=nn1.unsqueeze(0)
print("*"*100)
print(nn1)
#利用expand對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展
nn1=nn1.expand(1,3,3)
print("*"*100)
print(nn1)

到此這篇關(guān)于python類參數(shù)定義及數(shù)據(jù)擴(kuò)展方式unsqueeze/expand的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python unsqueeze/expand內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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