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我正在尝试使用 PyTorch 将数据从一个 2D 张量复制到另一个 2D 张量,在卷积中进行膨胀实验。我正在将值从张量 A
复制到张量 B
这样 A
的每个元素都被复制到 B
被 n
个零包围。
我已经尝试过使用嵌套的 for
循环,这是一种非常幼稚的方式。当我使用大量灰度图像作为输入时,性能显然很差。
for i in range(A.shape[0]):
for j in range(A.shape[1]):
B[n+i][n+j] = A[i][j]
有没有不需要使用循环的更快的东西?
最佳答案
如果我正确理解你的问题,这里有一个更快的替代方案,没有任何循环:
# sample `n`
In [108]: n = 2
# sample tensor to work with
In [102]: A = torch.arange(start=1, end=5*4 + 1).view(5, -1)
In [103]: A
Out[103]:
tensor([[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16],
[17, 18, 19, 20]])
# our target tensor where we will copy values
# we need to multiply `n` by 2 since there are two axes
In [104]: B = torch.zeros(A.shape[0] + 2*n, A.shape[1] + 2*n)
# copy the values, at the center of the grid
# leaving `n` positions on the surrounding
In [106]: B[n:-n, n:-n] = A
# check whether we did it correctly
In [107]: B
Out[107]:
tensor([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 0., 0.],
[ 0., 0., 5., 6., 7., 8., 0., 0.],
[ 0., 0., 9., 10., 11., 12., 0., 0.],
[ 0., 0., 13., 14., 15., 16., 0., 0.],
[ 0., 0., 17., 18., 19., 20., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
另一种情况 n=3
In [118]: n = 3
# we need to multiply `n` by 2 since there are two axes
In [119]: B = torch.zeros(A.shape[0] + 2*n, A.shape[1] + 2*n)
# copy the values, at the center of the grid
# leaving `n` positions on the surrounding
In [120]: B[n:-n, n:-n] = A
In [121]: B
Out[121]:
tensor([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 1., 2., 3., 4., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 5., 6., 7., 8., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 9., 10., 11., 12., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 13., 14., 15., 16., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 17., 18., 19., 20., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
循环
的解决方案进行
健全性检查:
In [122]: n = 2
In [123]: B = torch.zeros(A.shape[0] + 2*n, A.shape[1] + 2*n)
In [124]: for i in range(A.shape[0]):
...: for j in range(A.shape[1]):
...: B[n+i][n+j] = A[i][j]
...:
In [125]: B
Out[125]:
tensor([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 0., 0.],
[ 0., 0., 5., 6., 7., 8., 0., 0.],
[ 0., 0., 9., 10., 11., 12., 0., 0.],
[ 0., 0., 13., 14., 15., 16., 0., 0.],
[ 0., 0., 17., 18., 19., 20., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
时间:
# large sized input tensor
In [126]: A = torch.arange(start=1, end=5000*4 + 1).view(5000, -1)
In [127]: n = 2
In [132]: B = torch.zeros(A.shape[0] + 2*n, A.shape[1] + 2*n)
# loopy solution
In [133]: %%timeit
...: for i in range(A.shape[0]):
...: for j in range(A.shape[1]):
...: B[n+i][n+j] = A[i][j]
...:
92.1 ms ± 434 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# clear out `B` again by reinitializing it.
In [128]: B = torch.zeros(A.shape[0] + 2*n, A.shape[1] + 2*n)
In [129]: %timeit B[n:-n, n:-n] = A
49.6 µs ± 239 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
从上面的计时,我们可以看出矢量化方法比基于循环的解决方案快 ~200x
。
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