我正在使用以下代码片段将图像加载到张量中
var img = document.getElementById("myImage");
var example =tf.fromPixels(img);
example = tf.image.resizeBilinear(example, [150, 150], align_corners=true);
example = example.toFloat().div(tf.scalar(255));
example = example.reshape([1, 150, 150, 3]);
example.print()
我对循环的一些张量有一个有效的问题。 我正在通过图像数据加载器从CNN的最后一层提取特征(我使用batch size 8)。我正在获取批量张量的欧几里德距离和具有先前特征的表。 每当表中的所有张量都超过阈值时,我想向表中添加一个张量。我已经实现了一个成功的运行代码,但我使用的循环效率不高,我想知道如何使用更有效的方式来做类似的事情,而不是这种安全的方式。 for i, data in enumerate(dataloader, 0):
input, label = data
input, label = input.to(device), label.to(device)
n,c
我试图用我自己的图像数据集来训练CNN,但是当我将批处理数据和标签传递给feed_dict时,我从ValueError: setting an array element with a sequence读取的内容中得到了错误ValueError: setting an array element with a sequence,这是一个维度问题,可能来自于我的batch_label张量,但是我想不出如何使它成为一个单一热张量(我的图形所期望的)。
我把完整的代码作为一个要点上传到这里:
在对mxnet模型执行推断时(例如,将图像缓冲区转换为张量并通过模型运行一次正向传递),我遇到了内存泄漏。 下面是一个最小的可重现示例: import mxnet
from gluoncv import model_zoo
from gluoncv.data.transforms.presets import ssd
model = model_zoo.get_model('ssd_512_resnet50_v1_coco')
model.initialize()
for _ in range(100000):
# note: an example imgbuf st
假设我有两个索引张量和一个图像张量,如何从图像中采样(x,y)点?
img.shape # -> (batch x H x W x 3)
x.shape # -> (batch x H x W)
y.shape # -> batch x H x W)
(H是高度x宽度)基本上我想要执行像一批“洗牌”的图像像素强度。
给定像B×C×W×H (batchSize,通道,宽度,高度)的批量图像张量, 我想创建一个新的张量,其中新的通道是来自附近像素的通道(用0填充)。 例如,如果我选择附近的像素大小为3 x 3(就像3 x 3滤镜),那么附近总共有9个像素,最终的张量大小将是B x(9*C)x W x H。 对此有什么建议,或者我只需要在迭代中使用蛮力方法?
我正在尝试处理我的真实图像,以创建一个热门的编码张量:
def one_hot(img, nclasses):
result = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], nclasses))
img_unique = img.reshape(512*512, img.shape[2])
unique = np.unique(img_unique, axis=0)
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
for k, unique_val in
在训练期间,我加载图像和视差数据。图像张量为2、3、256、256,视差/深度张量为形状:。我想使用Conv3D,所以我需要组合这两个张量并创建一个新的形状张量:。深度值从0到400之间,一种可能是将其划分为间隔,例如,4间隔100。我希望得到的张量看起来像一个体素,类似于这个中使用的技术。迭代数据的培训循环如下:
for batch_id, sample in enumerate(train_loader):
sample = {name: tensor.cuda() for name, tensor in sample.items()}
我试图使用TF数据集和一个@tf.function对图像目录执行一些预处理。在tf函数中,图像文件被读取为一个原始字符串张量,我试图从这个张量中获取一个片段。切片,前13个字符,表示关于.ppm图像(头)的信息。我得到了一个错误:ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for 'Slice' (op: 'Slice') with input shapes: [], [1], [1]。最初,我试图直接切片张量的.numpy()属性(filepath输入参数到tf函数),但我认为在tf函数中这样做在语义上是错误的
我是PyTorch新手,我正在探索.to()方法的功能。根据CUDA张量的,我看到可以在CPU和GPU内存之间传输张量。
# let us run this cell only if CUDA is available
if torch.cuda.is_available():
# creates a LongTensor and transfers it to GPU as torch.cuda.LongTensor
a = torch.full((10,), 3, device=torch.device("cuda"))
# transfers i