torch.meshgrid（）函数解析

最新推荐文章于 2025-03-24 11:04:26 发布
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分类专栏： pytorch 目标检测 文章标签： python
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torch.meshgrid（）函数解析：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39504171/article/details/106356977


def _create_grid_offsets(size, stride, offset, device):
	'''
	Argument:
	size:turple,value=(h,w),特征图大小
	stride：步伐，即原图缩小了stride倍，变成了(h,w)大小
	offset：偏移值，BorderDet的offset=0
	device:cuda() or cpu
	'''
    grid_height, grid_width = size
    shifts_start
最低0.47元/天 解锁文章
torch.meshgrid()函数《pytorch学习》
猛男的博客
10-08 847
引言：torch.meshgrid（）函数的作用在下只理解出一层含义，就是数据扩张，就是把一维数据扩张，然后可以和其他数据联合，，可以构成网状数据。 1.数据扩张。 在下理解就是x轴的数据扩张成三个x轴数据，y轴的数据扩张成三个y轴数据，然后可构成一张3*3大小的网状，可以利用索引取相应的值。例如; 代码： data1=torch.tensor([2,5,6]) print(data1) data2=torch.tensor([6,9,4]) print(data2) gx,...
相对位置偏置代码解析
qq_47896523的博客
07-24 927
假设,则 2 * window_size - 1 = 13；嵌入层的大小为13*13=169，创建一个大小为169*4的嵌入矩阵。
【Torch API】pytorch 中meshgrid()函数详解
devil_son1234的博客
05-16 2082
2）其中第一个输出张量填充第一个输入张量中的元素，各行元素相同；第二个输出张量填充第二个输入张量中的元素各列元素相同。2）其中第一个输出张量填充第一个输入张量中的元素，各行元素相同；第二个输出张量填充第二个输入张量中的元素各列元素相同。输出两个tensor（tensor行数为第一个输入张量的元素个数，列数为第二个输入张量的元素个数）输出两个tensor（tensor行数为第一个输入张量的元素个数，列数为第二个输入张量的元素个数）分类专栏： 解决方案 文章标签： python。
torch.meshgrid代码测试
scar2016的博客
03-24 202
x_meshgrid,y_meshgrid=torch.meshgrid(x_tensor,y_tensor) 函数的功能是根据x_tensor,y_tensor来生成网格矩阵x_meshgrid,y_meshgrid,注意这里的x_tensor和y_tensor的方向和实际方向相反，具体如下描述。
torch.meshgrid()
weixin_37804469的博客
07-06 665
【代码】torch.meshgrid()
torch.meshgrid函数
思念殇千寻的博客
08-10 1304
　　参考资料： 　　https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.meshgrid.html 　　在此记录下torch.meshgrid的用法，该函数常常用于生成二维的网格： >>> x = torch.tensor([1, 2, 3]) >>> y = torch.tensor([4, 5, 6]) &gt...
def init_weight(self): """Default initialization for Parameters of Module.""" # similar init concept as in deformabel-detr grid = self.generate_dilation_grids(self.kernel_size, self.kernel_size, self.dilation, self.dilation, 'cpu') assert (grid.size(0) == self.num_heads) & (self.embed_dims % self.num_heads == 0) grid = grid.unsqueeze(1).repeat(1, self.per_ref_points, 1) for i in range(self.per_ref_points): grid[:, i, ...] *= (i + 1) grid /= self.per_ref_points self.grid = grid if self.point_dim == 3: self.grid = torch.cat([torch.zeros_like(self.grid[..., :1]), self.grid], dim=-1) constant_init(self.offset, 0., 0.) constant_init(self.weight, 0., 0.) xavier_init(self.value_proj, distribution='uniform', bias=0.) xavier_init(self.output_proj, distribution='uniform', bias=0.) self._is_init = True def generate_dilation_grids(self, kernel_h, kernel_w, dilation_w, dilation_h, device): x, y = torch.meshgrid( torch.linspace( -((dilation_w * (kernel_w - 1)) // 2), -((dilation_w * (kernel_w - 1)) // 2) + (kernel_w - 1) * dilation_w, kernel_w, dtype=torch.float32, device=device), torch.linspace( -((dilation_h * (kernel_h - 1)) // 2), -((dilation_h * (kernel_h - 1)) // 2) + (kernel_h - 1) * dilation_h, kernel_h, dtype=torch.float32, device=device)) grid = torch.stack([x, y], -1).reshape(-1, 2) if self.need_center_grid: grid = torch.cat([grid, torch.zeros_like(grid[0:1, :])], dim=0) return grid
最新发布
03-31
x, y = torch.meshgrid( [torch.linspace(-(dilation_w * (kernel_w - 1)) / 2., -(dilation_w * (kernel_w - 1)) / 2 + (kernel_w - 1) * dilation_w, kernel_w, dtype=torch.float32, device=device), ...
:\miniConda\envs\yolov7.2\lib\site-packages\torch\functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at ..\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:2157.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 407 layers, 37243175 parameters, 37243175 gradients, 105.3 GFLOPS Transferred 554/560 items from yolov7.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 95 .bias, 95 conv.weight, 92 other Traceback (most recent call last): File "f:/Desktop/yolov7-main/train.py", line 618, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "f:/Desktop/yolov7-main/train.py", line 247, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "f:\Desktop\yolov7-main\utils\datasets.py", line 69, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "f:\Desktop\yolov7-main\utils\datasets.py", line 392, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "E:\miniConda\envs\yolov7.2\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "E:\miniConda\envs\yolov7.2\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 777, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str
03-31
- `torch.load()` 函数尝试加载缓存文件（`cache_path`），但在解序列化过程中出现了 `_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str`。 - 这通常是因为保存的数据格式与当前使用的 PyTorch 或 Python 版本...
``` def design_lowpass_filter(numtaps, cutoff, width, fs, radial=False): assert numtaps >= 1 # Identity filter. if numtaps == 1: return None # Separable Kaiser low-pass filter. if not radial: f = scipy.signal.firwin(numtaps=numtaps, cutoff=cutoff, width=width, fs=fs) return torch.as_tensor(f, dtype=torch.float32) # Radially symmetric jinc-based filter. x = (np.arange(numtaps) - (numtaps - 1) / 2) / fs r = np.hypot(*np.meshgrid(x, x)) f = scipy.special.j1(2 * cutoff * (np.pi * r)) / (np.pi * r) beta = scipy.signal.kaiser_beta(scipy.signal.kaiser_atten(numtaps, width / (fs / 2))) w = np.kaiser(numtaps, beta) f *= np.outer(w, w) f /= np.sum(f) return torch.as_tensor(f, dtype=torch.float32) def extra_repr(self): return '\n'.join([ f'w_dim={self.w_dim:d}, is_torgb={self.is_torgb},', f'is_critically_sampled={self.is_critically_sampled}, use_fp16={self.use_fp16},', f'in_sampling_rate={self.in_sampling_rate:g}, out_sampling_rate={self.out_sampling_rate:g},', f'in_cutoff={self.in_cutoff:g}, out_cutoff={self.out_cutoff:g},', f'in_half_width={self.in_half_width:g}, out_half_width={self.out_half_width:g},', f'in_size={list(self.in_size)}, out_size={list(self.out_size)},', f'in_channels={self.in_channels:d}, out_channels={self.out_channels:d}'])```解释这段代码
03-11
### 一、`design_lowpass_filter` 函数解析 这是一个低通滤波器设计函数，支持两种设计模式： #### 1. 参数校验 ```python assert numtaps >= 1 # 确保滤波器阶数≥1 if numtaps == 1: # 阶数为1时直接返回空（无...
Pytorch之torch.meshgrid()
qq_41955460的博客
03-21 3341
说明： 　　torch.meshgrid()的功能是生成网格，可以用于生成坐标。 函数输入: 　　输入两个数据类型相同的一维tensor 函数输出： 输出两个tensor（tensor行数为第一个输入张量的元素个数，列数为第二个输入张量的元素个数） 注意： 　　1）当两个输入tensor数据类型不同或维度不是一维时会报错。 　　2）其中第一个输出张量填充第一个输入张量中的元素，各行元素相同；第二个输出张量填充第二个输入张量中的元素各列元素相同。 实验验证： import torch x
torch.meshgrid
Recursions的博客
08-14 1471
在很多涉及坐标操作、图像处理、构建网格数据等任务中非常有用。是 PyTorch 中的一个函数，用于创建多维网格坐标。它接受多个一维张量作为输入，并根据指定的索引模式（通过。）生成相应的多维网格张量。
torch.meshgrid()的作用及用法
打呼噜的星
09-03 7027
pytorch 深度学习
PyTorch学习（1）：torch.meshgrid的使用
tecsai的博客
03-22 1849
torch.meshgrid 生成网格，可以用于生成坐标。函数输入两个数据类型相同的一维张量，两个输出张量的行数为第一个输入张量的元素个数，列数为第二个输入张量的元素个数，当两个输入张量数据类型不同或维度不是一维时会报错。
Pytorch中torch.meshgrid（）函数解析
flyingluohaipeng的博客
05-29 5975
一. torch.meshgrid（）函数解析 1. 函数说明： 1.1 官网：torch.meshgrid（），函数定义及参数说明如下图所示： 1.2 说明 函数的功能是生成网格，可以用于生成坐标。 1.3 函数输入 输入两个一维tensor数据，且两个tensor数据类型相同 1.4 函数输出 输出两个tensor数据（两个tensor的行数为第一个输入张量的元素个数，列数为第二个输入张量的元素个数） 1.5 注意（参数indexing='‘ij’'时）: 当两个输入tensor数据类型不同或维度
pytorch之torch.meshgrid函数详解
qq_35215756的博客
07-03 946
函数根据输入的一维张量创建坐标网格。当你想要在一系列输入范围内可视化数据时，这个函数非常有用。给定 N 个一维张量T0​TN−1​作为输入，它们对应的长度为S0​SN−1​，该函数会创建 N 个 N 维张量G0​GN−1​，每个张量的形状为S0​...SN−1​，其中输出Gi​是通过将Ti​扩展到结果形状而构建的。
pytorch中torch.meshgrid（）函数理解及举例说明
ym62033的博客
04-10 737
输入两个一维张量的元素个数分别为n1，n2，则输出两个张量是二维的，且行和列个数均为n1，n2，输出第一个张量行相同（对应第一个输入张量），输出第二个张量列相同（对应第二个输入张量），其中第一个输出张量填充第一个输入张量中的元素，若输入是三个一维张量，元素个数分别为n1，n2，n3，则输出的三个张量都是三维的，且输出的三个张量的三个维度均相等，分别为n1，n2，n3。三个tensor第一维度大小为第一个输入张量的元素个数，第二维度大小为第二个输入张量的元素个数，第三维度为第三个输入张量元素个数。
torch.meshgrid()常规用法与 在目标检测中的应用
爱CV
03-24 767
最近在学习目标检测的相关算法。在我看来目标检测要比分类、语义分割任务复杂的多，后者一般只需要为每个图像预测一个标签（分类）或者为每个像素预测一个标签（分割）。而目标检测还需要回归目标边界框同时进行分类，这使得目标检测的数据处理和训练比较复杂。在目标检测中，一般是通过神经网络提取图像特征，得到下采样stride步幅的特征图，在特征图的每个cell上进行预测，最后将在特征层上预测的结果map回原图尺寸上。这时除了stride，还需要知道特征图的网格坐标。
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