将下列numpy代码转化为纯pytorch代码： dets = dets[keep, :] landms = landms[keep] dets = dets[:args.keep_top_k, :...

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#numpy #pytorch #python #深度学习 #机器学习

在PyTorch中，可以使用torch.index_select()函数来等效于numpy中的索引选择操作。示例代码展示了如何转换dets和landms变量，通过keep索引和args.keep_top_k参数进行选择。

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在PyTorch中，可以使用torch.index_select()函数来实现类似于numpy中索引选择的操作。

将下列numpy代码转化为纯pytorch代码的示例如下：

dets = dets[keep, :]
landms = landms[keep]
dets = dets[:args.keep_top_k, :]
landms = landms[:args.keep_top_k, :]

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### 回答1：在PyTorch中，可以使用torch.index_select()函数来实现类似于numpy中索引选择的操作。将下列numpy代码转化为纯pytorch...上述代码将用PyTorch替换了原来的`args.keep_top_k`表达式，以保持代码逻辑不变。

将下面代码中的numpy操作转换为纯pytorch函数：landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() # ignore low scores inds = np.where(scores > args.confidence_threshold)[:] # ) boxes = boxes[inds] landms = landms[inds] scores = scores[inds] # keep top-K before NMS order = scores.argsort()[::-1][:args.top_k] boxes = boxes[order] landms = landms[order] scores = scores[order] # do NMS dets = np.hstack((boxes, scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32, copy=False)

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