使用nn.fold在pytorch中重叠和添加张量
在PyTorch中，使用nn.fold函数可以实现张量的重叠和添加操作。
nn.fold函数是PyTorch中的一个函数，用于将一个张量按照指定的大小进行重叠和添加操作。具体来说，它将一个多维张量按照指定的大小进行切割，并将切割后的小块张量按照指定的步长进行重叠和添加。
nn.fold函数的参数包括输入张量、输出大小、窗口大小和步长。其中，输入张量是需要进行重叠和添加操作的张量；输出大小是重叠和添加后的张量的大小；窗口大小是每个小块张量的大小；步长是每次移动的步长。
使用nn.fold函数可以实现一些图像处理任务，例如图像超分辨率重建、图像去噪等。在这些任务中，可以将输入图像切割成小块，并对每个小块进行处理，然后将处理后的小块重叠和添加得到最终的输出图像。
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我在PyTorch中有一个大小的张量(32,128，50)。这些是50个字嵌入，批处理大小为32.也就是说，我大小中的三个索引对应于批数、最大序列长度(带有“pad”令牌)和每个嵌入的大小。现在，我想通过一个线性层来获得一个大小(32,128，1)的输出。也就是说，对于每一个嵌入在每个序列中的单词，我想把它变成一维的。我试着在我的网络中添加一个线性层，从50到1维，输出张量是所需的形状。所以我认为这是可行的，但是我想了解PyTorch是如何处理这个问题的，因为我没有明确地告诉它要将线性层应用到哪个维度。我玩过这个发现：
如果我输入一个形状张量(32，50，50) --因此，通过有两个维度，
浏览 12提问于2022-02-17得票数 0
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相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
image.png
范锦
腾讯云资深技术专家
冀永楠
腾讯云资深技术专家
陈琪
华图在线高级产品经理
卓伟
腾讯云高级研发工程师
周吉成
腾讯云高级产品经理
【问答内容】
1. 图像识别系统的原理和应用方法
2. 腾讯云API搭建图像识别应用的优势？
3. 人脸识别技术在各领域的解决方案
4. 文字识别的技术难点
5. 搭建人
浏览 929提问于2019-04-12
2回答
我有一个形状的输入张量(32,256,256,256)。在这个张量形状中，32是批次大小。第二，256是给定大小为256×256的图像中的信道数。
我想做池，以便将张量转换成形状( 32，32,256,256)。在PyTorch中，如果我尝试应用池，则形状的最后两个维度(与图像相关)正在发生变化，但与通道相关的维度却没有变化。
能否将池应用于输入张量以获得输出张量？如果不可能，建议我如何将输入张量转换为输出张量？
浏览 0提问于2021-09-23得票数 1
我正在尝试实现在一种用于投资组合管理的层次深Q网络框架中描述的CNN (见截图)。本文将CNN的第一层描述为内核为1x3，采用形状(2,10,4)的价格张量，输出了32幅大小为2x5的特征图。
实际报价如下：
第一层和第二层:如图1所示，first CNN层收到价格张量，尽管尺寸(2，10，4)。这一层的filter为1×3，我们在这里使用的激活函数是defined in (Klambauer等人，2017年)。在这一层中，我们得到了32个特征映射，每个特征映射的大小为2×5，这些特征映射被下一个CNN层接收。在第二层中，fi层的尺寸为1×5，绘制了64幅特征图。
我唯一能弄清楚如何在conv2D中使
浏览 0提问于2022-12-16得票数 0
比如说，如果我有来自一台高分辨率数码相机的图像数据，并且想让它看起来像是从另一台低分辨率的数码相机上拿来的？训练重叠图像的输入/输出对是否是一种很好的方法？这种技术叫什么？
例如，假设我希望能够在低分辨率图像中计算公园里的长凳。我能浏览这些样本图像并创建一个适当的高分辨率和低分辨率对的数据集来训练一个网络来学习低分辨率工作台的样子吗？如果我的训练集非常多样化的话，我能分辨出低分辨率的长凳吗？(如果整个城市公园与喷泉、树木和雕像等个别物体相比，图像芯片)？
📷
📷
我喜欢这个例子，因为图像来自不同的传感器以及不同的分辨率。我的一些研究让我获得了超分辨率，这和我想要做的完全相反。
至于数据量，要获
浏览 0提问于2019-03-05得票数 1
我有一个名为input的张量，维度为64x21x21。它是一个小批量的64个图像，每个21x21像素。我想把每张图片裁剪到11x11像素。所以我想要的输出张量的维度是64x11x11。
我想在不同的“中心像素”周围裁剪每个图像。中心像素由维度为64x2的名为center的二维长张量给出。对于图像i，center[i][0]给出行索引，center[i][1]给出输出中应该位于中心的像素的列索引。我们可以假设中心像素始终离边界至少5个像素。
在pytorch中(在gpu上)有没有一种有效的方法来做到这一点？
更新:让我澄清一下，center张量是由深度神经网络形成的。用强化学习的术语来说，它就像
浏览 1提问于2018-01-13得票数 4
这个问题是对评论中讨论的一种跟进。
据我所知，preprocess_input()函数确实意味着对输入图像的减法和std dvision。平均值是在训练VGG时在ImageNet-1K数据库上计算的。
但是说，当使用VGG功能作为丢失函数时，不需要preprocess_input()，我们只需要在传递到VGG之前将图像规范化到[0,1]范围。这让我很困惑..。
如果我们不进行预处理，那么与用于训练VGG的图像相比，输入将处于不同的范围。VGG特性如何仍然有效？
据我从中了解到的，我们应该在[0,255]范围内有图像，而preprocess_input()函数则负责规范化等等。从中，我了
浏览 0提问于2020-05-14得票数 5
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1回答
训练一个带有分类器的级联网络
、、、、
我正在尝试做一个双重的任务。输入是一幅图像，根据输入，我想从一组图像(分类任务)中选择另一幅图像，然后使用这两幅图像来获得输出张量。显然，如果我知道应该从该集合中选择哪个图像的基本事实，我可以分别训练这两个模型。但是，我只有输出张量的基本事实。 在我看来，问题在于，如果我们采用分类层，梯度将不再可微。我该如何处理这个问题？是否有文献将这种架构用于任何应用程序？提亚 更多细节:我有一个物体/场景的多个图像，我想使用其中的两个图像进行某种重建问题。为了最大限度地提高重建性能，如果我得到第一张图像，我想聪明地选择第二张图像。例如，我有三个图像A，B，C，使用AC可以得到最好的结果。我需要一个给定A
浏览 27提问于2020-10-02得票数 1
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我有一个.pb模型文件，我可以通过get_tensor_by_name获得输入张量和输出张量，然后使用输入和输出张量创建一个保存的模型，然后可以在tensorflow模型服务器中提供该模型。但是目前，输入张量是3D数组格式的图像，我想再添加一层来解码jpeg编码的字符串，并将结果输入到当前的输入张量中，有什么建议吗？
浏览 1提问于2017-12-21得票数 0
我很困惑我们如何在max-pooling中定义Tensorflow。文件含糊不清，不能很好地解释参数。
在池文档中，它只说：
ksize:长度为>= 4的ints列表。输入张量的每个维度的窗口大小。跨步:长度为>= 4的ints列表。输入张量的每个维度的滑动窗口的步长。
和
每个池op使用大小为ksize的矩形窗口，以偏移步长分隔。例如，如果跨步是所有的，那么每个窗口都被使用，如果跨步是所有的两个，那么每一个其他的窗口都在每个维度中使用，等等。
下面的Caffe在Tensorflow中的max-pooling是什么意思？
layer {
name: "p
浏览 5提问于2017-01-20得票数 1
我有一个目录，将多个图像分隔到文件夹中。每个文件夹有多达3000张图像。我想要修改pytorch getitem函数，以便它返回图像袋，其中每个包包含10个图像。
以下是我到目前为止所拥有的：
transform = transforms.Compose([transforms.Resize(255),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor()
])
dataset = d
浏览 2提问于2022-06-16得票数 0
我已经开发了一个用于pytorch图像字幕的编码器(CNN)-Decoder (RNN)网络。解码器网络接受两个输入-来自编码器的上下文特征向量和用于训练的字幕的单词嵌入。上下文特征向量的大小= embed_size，这也是每个单词在标题中的嵌入大小。我这里的问题更多的是关于DecoderRNN类的输出。请参考下面的代码。
class DecoderRNN(nn.Module):
def __init__(self, embed_size, hidden_size, vocab_size, num_layers=1):
super(DecoderRNN, self).__init__(
浏览 3提问于2018-08-02得票数 2
随着谷歌最近发布了整合了所有平台的MLOps，我想知道在GKE顶点AI (或AI平台统一版)上为一个经过自定义培训的PyTorch/Tensorflow模型提供服务有什么区别，因为刚刚进行了品牌重组，而AI平台已经提供了提供模型预测的能力。
我做了很多研究，但发现这方面的信息很少。我已经在GKE上托管了我的ML模型，是否值得迁移到顶点AI？
注意:我还没有计划在云上进行培训和其他数据预处理。
浏览 5提问于2021-06-11得票数 2
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考虑卷积神经网络(两个卷积层)：
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=10):
super(ConvNet, self).__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
nn.BatchNorm2d(16),
nn.ReLU(),
nn.MaxP
浏览 0提问于2018-09-21得票数 2
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我正试图提出一个基于LSTM层的Keras模型，该模型将对图像序列进行二进制分类。
输入数据的形状如下：(sample_number, timesteps, width, height, channels)，其中一个例子是(1200, 100, 100, 100, 3)。
这是一个5D张量，相当于视频数据。
timesteps等于100 ->，每个样本(图像序列)有100个帧。
channels等于3 -> RGB数据。
下面是一个最小的可行示例：
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDat
浏览 0提问于2019-10-03得票数 3
2回答
转置卷积输出尺寸
、、、
我最近一直在学习生成对抗性网络( GAN )，并且很难理解转置卷积的输出大小。假设我使用1，64，1，1的张量作为输入噪声。在构造28x28图像之前，如何计算每个层的输出(假设MNIST数字)？内核的大小、步幅和填充应该是什么，假设我使用3或4层来重建28x28图像？
注意:手写的例子也足够了。
浏览 0提问于2023-02-11得票数 0
1回答
我对人工智能和神经网络完全陌生。我目前正在从事一个等离子体物理模拟项目，它需要一个非常高分辨率的数据集。我们目前有两个相同问题的模拟结果运行在不同的分辨率-其中一个的分辨率高于另一个。然而，我们需要更高的分辨率才能有效地利用这些数据。不幸的是，由于计算能力的限制，我们无法进行更高分辨率的仿真。因此，我们试图以某种方式对数据进行插值，我们必须得到一个合理的估计，如果我们要以更高的分辨率运行它，那么模拟结果可能是什么。在SciPy中，我尝试使用传统的插值技术和函数对数据进行插值。然而，插值结果有时会在某些点上下降约20 %至30 %。
问题陈述与我的想法
因此，我想知道是否有可能使用神经网络来生成
浏览 0提问于2021-07-29得票数 2
2回答
重叠图像选择算法
、、
我有一组重叠的图像覆盖了某些区域，我的目标是构建一个联合图像，而最终图像的每个像素对应于一个源图像的适当像素。因此，我们的目标是为每个像素选择一个合适的源图像。
从形式上讲，我们有以下几点：
每个源图像的每个像素都有其得分。
如果最终图像的两个相邻像素来自不同的源图像，则会有一个惩罚，这取决于特定像素和源图像。
目标是最大限度地提高整体得分。
简单地说，目标是建立一个图像马赛克，而图像质量是不均匀的图像，加上马赛克切割线应该在那里，他们是最不明显的。
这是一个现实世界的问题，因此像素分数是一个平滑的缓慢变化的函数，而“像素”选择不应该被按字面处理，它更多的是选择合适的区域。
我
浏览 8提问于2013-05-27得票数 1
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