个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- html - 出于某种原因，IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好？
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景？
25
4
我有一个名为 input 的张量，尺寸为 64x21x21。它是 64 个图像的小批量，每个图像 21x21 像素。我想将每个图像裁剪为 11x11 像素。所以我想要的输出张量的尺寸为 64x11x11。
我想围绕不同的“中心像素”裁剪每个图像。中心像素由名为 center 的二维长张量给出，尺寸为 64x2。对于图像 i，center[i][0] 给出行索引，center[i][1] 给出应位于中心的像素的列索引在输出中。我们可以假设中心像素始终距离边界至少 5 个像素。
有没有一种有效的方法可以在 pytorch(在 GPU 上)中执行此操作？
更新:让我澄清一下，中心张量是由深度神经网络形成的。用强化学习术语来说，它充当“硬注意力机制”。 “裁剪”图像后，该子图像将成为另一个神经网络的输入。这就是为什么我想在Pytorch中进行裁剪:因为裁剪前后的操作都是在Pytorch中进行的。我希望避免将任何内容从 GPU 传输回 CPU。
最佳答案
我在 pytorch 论坛上提出了这个问题，并得到了答案。 grid_sample 函数应该可以完全解决问题。
https://discuss.pytorch.org/t/cropping-a-minibatch-of-images-each-image-a-bit-differently/12247
关于pytorch - 在 Pytorch 中裁剪一小批图像——每个图像都不同，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48235916/
25
4
0
已关闭。此问题不符合Stack Overflow guidelines 。目前不接受答案。 这个问题似乎与 help center 中定义的范围内的编程无关。 . 已关闭 3 年前。 此帖子于去年编辑
据我所知，在使用 GPU 训练和验证模型时，GPU 内存主要用于加载数据，向前和向后。据我所知，我认为 GPU 内存使用应该相同 1) 训练前，2) 训练后，3) 验证前，4) 验证后。但在我的例子中
我正在尝试在 PyTorch 中将两个复数矩阵相乘，看起来 the torch.matmul functions is not added yet to PyTorch library for com
我正在尝试定义二分类问题的损失函数。但是，目标标签不是硬标签0，1，而是0~1之间的一个 float 。 Pytorch 中的 torch.nn.CrossEntropy 不支持软标签，所以我想自己写
我正在尝试让 PyTorch 与 DataLoader 一起工作，据说这是处理小批量的最简单方法，在某些情况下这是获得最佳性能所必需的。 DataLoader 需要一个数据集作为输入。 大多数关于 D
Pytorch Dataloader 的迭代顺序是否保证相同(在温和条件下)？ 例如: dataloader = DataLoader(my_dataset, batch_size=4,
PyTorch 的负对数似然损失，nn.NLLLoss定义为: 因此，如果以单批处理的标准重量计算损失，则损失的公式始终为: -1 * (prediction of model for correct
在PyTorch中，new_ones()与ones()有什么区别。例如， x2.new_ones(3,2, dtype=torch.double) 与 torch.ones(3,2, dtype=to
假设我有一个矩阵 src带形状(5, 3)和一个 bool 矩阵 adj带形状(5, 5)如下， src = tensor([[ 0, 1, 2], [ 3, 4,
我想知道如果不在第 4 行中使用“for”循环，下面的代码是否有更有效的替代方案？ import torch n, d = 37700, 7842 k = 4 sample = torch.cat([
我有三个简单的问题。 如果我的自定义损失函数不可微会发生什么？ pytorch 会通过错误还是做其他事情？ 如果我在我的自定义函数中声明了一个损失变量来表示模型的最终损失，我应该放 requires_
我想知道 PyTorch Parameter 和 Tensor 的区别？ 现有answer适用于使用变量的旧 PyTorch？ 最佳答案 这就是 Parameter 的全部想法。类(附加)在单个图像中
给定以下张量(这是网络的结果 [注意 grad_fn]): tensor([121., 241., 125., 1., 108., 238., 125., 121., 13., 117., 12
什么是__constants__在 pytorch class Linear(Module):定义于 https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn
我在哪里可以找到pytorch函数conv2d的源代码？ 它应该在 torch.nn.functional 中，但我只找到了 _add_docstr 行， 如果我搜索conv2d。我在这里看了: ht
如 documentation 中所述在 PyTorch 中，Conv2d 层使用默认膨胀为 1。这是否意味着如果我想创建一个简单的 conv2d 层，我必须编写 nn.conv2d(in_chann
我阅读了 Pytorch 的源代码，发现它没有实现 convolution_backward 很奇怪。函数，唯一的 convolution_backward_overrideable 函数是直接引发错
我对编码真的很陌生，现在我正在尝试将我的标签变成一种热门编码。我已经完成将 np.array 传输到张量，如下所示 tensor([4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4.
我正在尝试实现 text classification model使用CNN。据我所知，对于文本数据，我们应该使用一维卷积。我在 pytorch 中看到了一个使用 Conv2d 的示例，但我想知道如何
我有一个多标签分类问题，我正试图用 Pytorch 中的 CNN 解决这个问题。我有 80,000 个训练示例和 7900 个类；每个示例可以同时属于多个类，每个示例的平均类数为 130。 问题是我的
我是一名优秀的程序员,十分优秀！