如何增加pytorch张量的通道数？
要增加PyTorch张量的通道数，可以使用torch.unsqueeze()函数或torch.view()函数来实现。
- 使用torch.unsqueeze()函数：
- 概念：torch.unsqueeze()函数用于在指定维度上增加一个维度。
- 分类：这是一个张量操作函数。
- 优势：可以方便地增加张量的通道数。
- 应用场景：当需要在张量中增加通道数时，可以使用该函数。
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- 示例代码：
- 示例代码：
- 使用torch.view()函数：
- 概念：torch.view()函数用于改变张量的形状。
- 分类：这是一个张量操作函数。
- 优势：可以灵活地改变张量的形状，包括增加通道数。
- 应用场景：当需要改变张量的形状，包括增加通道数时，可以使用该函数。
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- 示例代码：
- 示例代码：
以上是两种常用的方法来增加PyTorch张量的通道数。根据具体情况选择合适的方法进行操作。
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1回答
令人惊讶的是，我在网上找了一遍还没有找到这个问题的答案。我对3d张量特别感兴趣。通过我自己的实验，我发现当我创建一个张量时：
h=torch.randn(5,12,5)
然后在它上面放一个卷积层，定义如下：
conv=torch.nn.Conv1d(12,48,3,padding=1)
输出是一个(5,48,5)张量。那么，对于pytorch中的3d张量，中间的数字表示通道的数量，我的假设是正确的吗？
编辑:似乎在运行conv2d时，输入维度是张量中的第一个条目，例如，我需要将其设置为4d张量(1,48,5,5)。现在我很困惑..。
任何帮助都是非常感谢的！
浏览 5提问于2018-07-26得票数 8
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我在trainA和trainB中使用不同类型的tiffs运行CycleGAN。tiffs的大小为256x256像素，每个像素有一个通道。我使用tiffs来获得广泛的值。 我按照pytorch-CycleGAN-and-pix2pix repo (https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/issues/320和类似的)中的建议更改了代码，但在./checkpoints中的训练过程中我得到的是三通道PNG。您认为有没有可能更改代码，使其从1个通道tiff变为1个通道tiff，而不会丢失信息？据我所知，目前代码正在将导入的文件转
浏览 31提问于2019-03-07得票数 0
我正在做一个项目，我指的是一个已经在Pytorch中建立的网络。它的一个层有conv2d层，其中group =某个值。当我在Tensorflow中构建项目时。考虑到我在tensorflow的conv2d层中没有找到任何组参数，我该如何处理这个特定的层呢？我在网上搜索，但找不到任何具体的东西，比如小组所说的是每个通道的卷积。我找到的最接近的东西是tf.nn.separable_conv2d，但仍然不确定如何在其中设置参数。 Pytorch层是conv2d(input ,weight , groups = x )，其中输入和权重是4d张量。有人能帮我在Tensorflow中创建这个层吗？
浏览 56提问于2019-06-22得票数 2
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我有一个格式为<code>D0</code>的pytorch张量，其中2是通道数。然而，我使用的模型(预训练的resnet18)要求我具有尺寸<code>D1</code>。如何将通道数从2增加到3？
浏览 193提问于2020-08-01得票数 0
在通过pytorch对resnet50模型进行培训时，我得到了以下错误：
RuntimeError:无效参数0:除维度0外，张量的大小必须匹配。在/pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMoreMath.cpp:1333上获得第1维的3和1
我用的是：
使用此数据集
浏览 0提问于2019-03-07得票数 0
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我是PyTorch的初学者。在一个教程中，我看到了：torch.rand(1，3，64，64)，我知道它创建了一个服从标准正态分布的随机数的张量。
产出情况如下：
tensor([[[[0.1352, 0.5110, 0.7585, ..., 0.9067, 0.4730, 0.8077],
[0.2471, 0.8726, 0.3580, ..., 0.4983, 0.9747, 0.5219],
[0.8554, 0.4266, 0.0718, ..., 0.6734, 0.8739, 0.6137],
...,
浏览 3提问于2022-02-03得票数 1
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我正在研究一种吡咯烷酮模型的推理模型，这就是为什么要问这个问题的原因。
假设我有一个维度32 x 32 x 3 (CIFAR-10数据集)的图像。我通过一个维度: Conv2d：3 x 192 x 5 x 5来传递它。我使用的命令是：Conv2d(3, 192, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
使用这个公式(这里说明为参考，pg12 )，我应该得到一个带有维度28 x 28 x 192 (input - kernel + 1 = 32 - 5 + 1)的输出图像。
问题是PyTorch如何实现这个4d张量3 x 192 x 5 x 5以获得28 x 28
浏览 2提问于2020-01-23得票数 1
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我正在尝试弄清楚如何在pytorch中做以下填充的tensorflow等价物： nn.ReplicationPad2d((1, 0, 1, 0)) 我尝试了以下方法，但这似乎只有在输入张量实际为2x2时才有效： tf.pad(my_tensor, [[1, 0], [1, 0]], "SYMMETRIC")
浏览 40提问于2019-02-22得票数 0
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我正在尝试使用CNN实现一个。据我所知，对于文本数据，我们应该使用一维卷积。我看到了一个使用Conv2d的pytorch示例，但我想知道如何将Conv1d应用于文本？或者说，这实际上是不可能的？
下面是我的模型场景：
Number of in-channels: 1, Number of out-channels: 128
Kernel size : 3 (only want to consider trigrams)
Batch size : 16
所以，我将提供形状的张量，<16，1，28,300>，其中28是句子的长度。我想使用Conv1d，它将给我128个长度为26的特征
浏览 3提问于2017-05-27得票数 12
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说：
返回一个尺寸为1的新张量，该张量插入到指定位置。.
X= torch.tensor(1，2，3，4) >>> torch.unsqueeze(x，0)张量([ 1，2，3，4]) >>> torch.unsqueeze(x，1)张量([ 1，2，3，4])
浏览 7提问于2019-07-28得票数 100
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这似乎是一个基本的问题，但我无法解决。
在神经网络的前通过中，我有一个形状为8x3x3的输出张量，其中8是我的批次大小。我们可以假定每个3x3张量都是一个非奇异矩阵。我需要找到这些矩阵的逆。PyTorch 函数仅适用于方阵。既然我现在有8x3x3，如何以可微的方式将此函数应用于批处理中的每个矩阵？
如果我迭代这些示例并将逆附加到python列表中，然后将其转换为PyTorch张量，那么它是否会在备份期间出现问题呢？(我的问题是，因为将PyTorch张量转换为numpy来执行一些操作，然后返回到张量，就不会在支持这些操作时计算梯度)。
当我尝试做类似的事情时，我也会得到以下错误。
a = tor
浏览 23提问于2017-10-05得票数 10
2回答
我对如何在TensorFlow中复制Keras ( PyTorch )卷积感到困惑。
在凯拉斯，我可以做这样的事。(输入大小为(256, 237, 1, 21)，输出大小为(256, 237, 1, 1024)。
import tensorflow as tf
x = tf.random.normal((256,237,1,21))
y = tf.keras.layers.Conv1D(filters=1024, kernel_size=5,padding="same")(x)
print(y.shape)
(256, 237, 1, 1024)
但是，在PyTorch中，当
浏览 19提问于2021-01-13得票数 2
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我正在将一个大小为[1,3,224,224]的张量转储到一个文件中，并希望将其拆分为3个大小为[1,1,224,224]的张量，每个[1,1,224,224]通道一个，并将它们转储到3个单独的文件中。我如何实现这一点？
浏览 5提问于2022-04-25得票数 0
使用PyTorch，我有一个尺寸为(b, 2, x, y)的多维张量A，以及尺寸(b, 2, x, y, 3)的另一个相关张量B。
我希望在dim=1中得到A中的最小值的索引(这个维数是2)，并将这个索引张量应用到B，这样我就可以得到一个形状(b, x, y, 3)的张量。
通过使用A_mins, indices = torch.min(A, dim=1)，我可以得到形状为(b, x, y)的张量indices，其中值是0还是1，这取决于A中dim=1的最小值。我不知道如何将其应用于B以获得所需的输出。我知道torch.index_select做了类似的工作，但只针对一维索引向量。
浏览 15提问于2022-02-23得票数 2
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我正在各种数据集上培训PyTorch模型。到目前为止，这些数据集都是图像，所以我可以在需要的时候使用cv2或PIL快速地读取它们。
现在我收到了一个400,400，8形状张量对象的数据集。在过去，我尝试使用PyTorch和NumPy的内置张量读取操作加载这些对象，但这些操作通常比读取图像慢得多。
这些对象目前存储在h5py压缩文件中，每个文件有800左右。我的计划是以某种格式单独保存对象，然后动态读取它们，但我不知道以哪种格式保存它们最快。
我想避免将它们全部保存在内存中，因为我认为内存要求太高了。
浏览 1提问于2021-09-23得票数 0
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问题展示了如何在Pytorch中初始化权重。但是，Conv和Dense在Pytorch中的默认权重初始化器是什么？Pytorch使用什么发行版？
浏览 0提问于2018-04-13得票数 15
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火炬中的两个张量串联
、、、、
如何用零矢量填充形状[71 32 1]的张量，使之成为[100 32 1]
无效参数0:张量的大小必须匹配，但在维度2中除外。在/pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:87中，维度0中的Got 32和71
我尝试通过连接形状[29 32 1]的零的填充向量。我得到了上面的错误。我尝试用形状为零的填充向量[29 32 1]，我仍然得到一个错误。
浏览 0提问于2018-11-28得票数 7
1回答
我有两个形状张量：A和B，都是PyTorch (b, c, 3)。我想做A和B的外积C，这样得到的形状就是(b, c, 3, 3)，并用加法代替乘法运算。我怎么发动汽车呢？
浏览 13提问于2019-04-18得票数 0
1回答
我有一个张量形状(5，1，3,126,126)，它代表一个视频(每个126x126 rgb 5帧)。我要把它转到一个
self.resnet = nn.Sequential(
nn.Conv3d(5,5,1),
nn.UpsamplingBilinear2d(size=None, scale_factor=0.5)
)
但我得到
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [5, 5, 1, 1, 1], expected input[5, 1, 3, 126, 126] to have 5 chann
浏览 0提问于2020-07-10得票数 0
我正在启动一个使用PyTorch的图像分割项目。我有一个减少的数据集在一个文件夹和两个子文件夹-“图像”来存储图像和蒙面图像的“掩码”。图像和掩码是具有3个通道和256像素的.png文件。因为它是图像分割，标签必须执行一个像素一个像素。为了简单起见，我现在只使用两个类。到目前为止，我取得了以下成绩：
我能够通过以下方式将文件加载到类“图像”或“掩码”中
root_dir="./images_masks"
train_ds_untransf = torchvision.datasets.ImageFolder(root=root_dir)
train_ds_untransf.cl
浏览 0提问于2019-02-05得票数 1
我不明白Pytorch中的规范化是如何工作的。
我希望将平均值设置为0，并将1的标准差设置为(2, 2, 3)形状的张量x中的所有列。
一个简单的例子：
>>> x = torch.tensor([[[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]],
[[ 7., 8., 9.],
[10., 11., 12.]]])
>>> norm = transforms.Normalize((0, 0)
浏览 3提问于2021-01-11得票数 3
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2回答
关于我们在PyTorch中定义的张量的形状，我有一个简单的问题。如果我说：
input = torch.randn(32, 35)
这将创建一个32行和35列的矩阵。现在，当我定义：
input2 = torch.randn(1,2,32, 35)
关于新矩阵input2的维数，我能说什么呢？如何在这里定义行和列？我的意思是，我有两个矩阵，形状为32*35，由张量填充？
我想更好地理解这背后的几何学。谢谢。
浏览 1提问于2018-09-17得票数 4
3回答
我是一个完全的新手，对神经网络使用Pytorch来创建一个VAE模型。我以前使用过一些tensorflow，但是我不知道什么是"in_channels“和"out_channels”，作为nn.Conv2d/n.Conv1d的参数。
撇开免责声明不谈，目前我的模型采用了一个批量大小为128的数据处理机，其中每个输入都是248×46张量(所以，是一个128 x 248 x 46张量)。
我的编码器现在看起来是这样的--我把它切下来了，这样我就可以专注于错误是从哪里来的。
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, latent
浏览 17提问于2022-06-29得票数 1
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1回答
我正在尝试计算here解释的Alpha值。 我有一个形状为(1, 512, 14, 14)的张量作为论点。为了计算Alpha值，我需要计算除通道维度之外的所有维度的平均值，因此输出将具有本质上为(k,)的形状(1, k, 1, 1)。 我如何在PyTorch中做到这一点？谢谢!
浏览 11提问于2020-12-28得票数 0
1回答
我有一个张量A，它的形状是(batch_size, width, height)。假设它具有以下值：
A = torch.tensor([[[0, 1],
[1, 0]]])
我还得到了一个数字K，它是一个正整数。让K=2在这种情况下。我想做一个类似于反向池和复制填充的过程。这是预期的产出：
B = torch.tensor([[[0, 0, 1, 1],
[0, 0, 1, 1],
[1, 1, 0, 0],
[1, 1, 0, 0]]])
浏览 10提问于2021-05-10得票数 3
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1回答
我有张量a = torch.arange(6).reshape(2,3)和另一个张量b=(torch.rand(a.size())> 0.5).int().nonzero()。
我想要创建一个新的张量，它只包含由a表示的b索引的值。
例如：
a = torch.arange(6).reshape(2,3) # tensor([[0, 1, 2],
# [3, 4, 5]])
b = (torch.rand(a.size())> 0.5).int().nonzero() # tensor([[0, 1]
浏览 4提问于2022-05-07得票数 1
例如，我有一个N B x H张量列表(即N x B x H张量)和一个N向量列表(即N x B张量)。我要把列表中的每个B x H张量乘以相应的B维张量，从而得到N x H张量。
我知道如何使用单个for-loop和PyTorch来实现计算，但是有矢量注入吗？(即不使用for-loop，只使用PyTorch/numpy操作)
浏览 2提问于2018-06-23得票数 0
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在pytorch的官方网页上，我看到了以下代码，并给出了答案：
>> a = torch.randn(4, 4)
>> a
0.0692 0.3142 1.2513 -0.5428
0.9288 0.8552 -0.2073 0.6409
1.0695 -0.0101 -2.4507 -1.2230
0.7426 -0.7666 0.4862 -0.6628
torch.FloatTensor of size 4x4]
>>> torch.max(a, 1)
(
1.2513
0.9288
1.0695
0.7426
[torch
浏览 3提问于2017-11-23得票数 0
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1回答
我有两个PyTorch张量A，形状30，11，32，64和B，形状30，11，89。我的目标是创建一个形状为30，11，89，32，64的张量C，其中张量A应该扩展并在第三维复制，然后在适当的维度与张量B相乘。 如何在PyTorch中实现这一点？
浏览 21提问于2020-01-14得票数 1
1回答
三维卷积的核大小
、、、
3维卷积的核大小是用Pytorch或TensorFlow的深度、高度和宽度来定义的。例如，如果我们考虑具有300片的CT/MRI图像数据，输入张量可以是(1,300,128)，对应于(N，C，D，H，W)。然后，内核大小可以是(3,3,3)深度，高度和宽度。在进行三维卷积时，核沿三个方向传递。
然而，如果我们将情况从CT/MRI转变为彩色视频，我会感到困惑。如果视频有300帧，那么输入张量将是(1，3,300,128)，因为RGB图像有3个通道。我知道，对于单个RGB映像，对于通道、高度和宽度，内核大小可以是3X3X3。但是当涉及到视频时，Py手电和Tensorflow似乎仍然使用深度、高度和
浏览 6提问于2022-01-24得票数 1
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📷
从用于卷积的Pytorch文档中，我看到了函数torch.nn.Conv1d要求用户传递参数"in_channels“和"out_channels”。我知道它们指的是输入通道和输出通道，但我不确定它们在卷积中的含义。有人能给我解释一下吗？
浏览 0提问于2019-06-18得票数 8
我是Pytorch的初学者，我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像，这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了，但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组，但由于我使用的是Nvidia GPU，所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时，它给出了这个错误： fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
浏览 71提问于2021-02-03得票数 0
如何裁剪具有未知值和大小的张量的常量填充(填充高度和宽度相同)？ 我会认为，因为我的张量周围的填充具有恒定值，并且高度/宽度相同，所以应该可以知道在哪里裁剪张量来删除填充。 import torch
# Test tensor with NCHW dimensions
a = torch.randn(1,4,5,5) # Can have any H & W size
# Create padding for testing
b = torch.nn.functional.pad(a, (2,2,2,2), 'constant', value=1.2) # Val
浏览 15提问于2020-12-21得票数 1
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在一维张量上使用PyTorch的BatchNorm1D会给出错误：
RuntimeError: running_mean应包含%1个不是2304的元素
有什么建议可能是错误的吗？
我的代码：
self.net_common = nn.Sequential (
nn.Linear(64*64, 48*48),
nn.BatchNorm1d(48*48),
nn.Tanh(),
nn.Dropout(p=0.25),
nn.Linear(48*48, 32*32),
nn.BatchNorm1d(32*32),
nn.Tanh(),
)
浏览 116提问于2019-06-01得票数 3
我在Anaconda中使用PyTorch 1.01运行HAR的CNN模型，同时进行迭代，它给我的错误是张量a (128)的大小必须与非单元素维度0的张量b (9)的大小匹配。我相信这是数据模型，同时枚举train_model给出的错误。有没有人在PyTorch中遇到过类似的问题？作为PyTorch的新手，我需要很少的支持。
我已经尝试了在google中找到的所有数据模型技巧。
“”“
def train(model, optimizer, train_loader, test_loader):
n_batch = len(train_loader.dataset) // BAT
浏览 2提问于2019-04-12得票数 2
1回答
我有两个张量的火把，这些形状：
torch.Size(64,100)和torch.Size(64,100,256)
我想通过torch.cat把它们连接起来，但是它们应该是相同的形状和大小。所以我得到了这个错误：
RuntimeError:张量必须具有相同的维数: got 2和3
我该怎么做才能解决这个问题？如何将二维PyTorch张量转换为三维张量，或者如何在不丢失任何数据的情况下将三维PyTorch张量转换成二维张量？或者其他的想法？
浏览 5提问于2021-12-07得票数 0
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我正在使用一个模块(SwimIR)来实现基于PyTorch的图像超分辨率
所做的操作之一是：
b, c, h, w = img_lq.size()
E = torch.zeros(b, c, h*scale_factor, w*scale_factor).type_as(img_lq)
W = torch.zeros_like(E)
也就是说，得到张量形状并创建一个新的相同形状的零张量。除了高度和宽度分别为b和w之外，方法size()返回的两个赋值变量size()和c是什么呢？
在中，我还没有发现任何能给我提供关于这两个变量的线索的东西。
浏览 11提问于2022-06-21得票数 1
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我想用张量
tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None)
方法分别在(32x32x3) RGB图像中对每个通道进行规范化。
如何设置
dim
参数才能达到这个目的？
浏览 6提问于2017-01-04得票数 1
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我有两个行数相同的pytorch张量，( tensor1-size是(6,4)，tensor2-size是(6)，第一个张量是包围盒坐标点，而第二个张量是预测分数。
tensor1 =
([[780.8306, 98.1060, 813.8367, 149.8171],
[585.6562, 117.6804, 621.6012, 166.3151],
[ 88.4085, 117.1313, 129.3327, 173.1145],
[223.1263, 239.2682, 255.1892, 270.7897],
[194.4088, 117.9768, 237.3028, 166.1
浏览 8提问于2020-02-08得票数 1
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稀疏张量减少训练时间
、、、
我了解了PyTorch稀疏张量：
从docs ()：“火炬支持稀疏张量的COO(rdinate)格式，这可以有效地存储和处理张量，其中大多数元素是零。”
是否使用稀疏张量代替常规的PyTorch张量来减少训练时间？
浏览 3提问于2018-11-24得票数 2
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我有两个张量：
outputs: torch.Size([4, 27, 161]) pred: torch.Size([4, 30, 161])
我想削减pred (从结尾)，以便它将有相同的尺寸与outputs。
用PyTorch做这件事最好的方法是什么？
浏览 7提问于2020-04-09得票数 7
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我正在做我的最后学位项目关于卷积网络，并试图理解解释显示在深入学习书由伊恩古德费罗等人。
当为二维图像定义卷积时，表达式是：
S(i,j) = (K*I)(i,j) = \sum_{m}\sum_{n}I(i+m,j+n)K(m,n)中，I是图像输入(宽度和高度为二维)，K是核心。
之后，它指出输入通常是三维张量。这是因为通常输入图像有多个通道(例如，红色、绿色和蓝色通道)。此外，它还说，当输入被看作是一批图像时，它也可以是一个4D张量，其中最后一个维度代表一个不同的例子，但是为了简单起见，它们将省略最后一个维度。我明白这一点。
现在让I_{i,j,k}成为具有行j、列k (高度和宽度)和通道
浏览 0提问于2021-05-03得票数 0
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对于numpy，我可以这样做一个简单的矩阵乘法：
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是，这不适用于PyTorch：
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误：
RuntimeError:一维张量，但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法？
浏览 9提问于2017-06-13得票数 84
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我是CNN的新手，我正试图与毕道尔教程一起在Keras中重新实现它。显然，框架中有一些不同之处，但特别是我很难理解输入噪声向量是如何根据生成器架构的以下图像处理的：
📷
代码继续将网络的第一层定义为：
# input is Z, going into a convolution
nn.ConvTranspose2d( nz, ngf * 8, 4, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(ngf * 8),
nn.ReLU(True),
# state size. (ngf*8) x 4 x 4
其中nz = 100 (噪声矢量的大小)和ngf = 64。
这是如何
浏览 0提问于2019-07-04得票数 0
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我在TF和PyTorch中测试这个简单的切片操作，这两个操作都应该匹配。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import torch
tf_x = tf.random.uniform((4, 64, 64, 3))
pt_x = torch.Tensor(tf_x.numpy())
pt_x = pt_x.permute(0, 3, 1, 2)
# slicing operation
print(np.any(pt_x[:, :, 1:].permute(0, 2, 3, 1).numpy() - tf_x[:, 1:].numpy()))
浏览 1提问于2022-10-20得票数 0
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我刚刚意识到我缺少一些非常基本的pytorch张量数学。如何使用pytorch张量执行以下操作？
lab_rs = (lab_rs * [100, 255, 255] - [0, 128, 128])
这在numpy中工作得很好。这是一个具有形状(3,512,1024)的图像，我想分别从每个颜色通道中乘减值
我尝试使用张量进行相同操作时遇到的错误是：
TypeError: only integer tensors of a single element can be converted to an index
浏览 1提问于2020-01-09得票数 0
假设我有一个大小为BxWxHxD的张量。我想要处理张量，这样我就有了一个新的BxWxHxD张量，其中只保留每个WxH切片中的最大元素，而所有其他值都为零。
换句话说，我认为实现这一点的最好方法是以某种方式跨WxH切片获取2Dargmax，从而产生行和列的BxD索引张量，然后可以将其转换为单热BxWxHxD张量用作掩码。我该怎么做呢？
浏览 2提问于2016-04-04得票数 9
假设我们只想修改变量值的一部分的梯度，那么在pytorch中是否可以只对一个子张量进行register_hook (作为pytorch变量的张量的子张量)？
浏览 7提问于2019-04-30得票数 0
回答已采纳
我使用的是带有张量内核的Nvidia RTX GPU，我想确保pytorch/tensorflow正在利用它的张量内核。我在一些文章中注意到，张量核心用于处理float16，并且默认情况下pytorch/tensorflow使用float32。他们引入了一些“混合精度和分布式训练”的库。这是一个有点陈旧的答案。我想知道pytorch或tensorflow GPU现在是否支持开箱即用的张量核心处理。
浏览 23提问于2021-11-18得票数 0
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