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我正在处理3D CT医疗数据，并尝试将其切片为2D切片，以便输入到UNet模型中。我已经将数据加载到torch数据加载器中，并且每次迭代当前都会生成一个4D张量： for batch_index, batch_samples in enumerate(train_loader):([1, 333, 512, 512])
torch.Size([1, 356, 512, 512]) 就像这个一样。我想迭代333个切片，然后迭代356个<
浏览 33提问于2020-07-18得票数 0
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如何添加数组(张量)列表
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我定义了一个简单的conv2d函数来计算输入和内核(都是2D张量)之间的相互关系，如下所示： h = K.shape[0]): Y[i, j] = (X[i: i+h, j: j+w]*K).sum()
当X和K为3级张量时，我计算每个通道的conv2d，然后将它们相加如下：
def conv2D_multiple(X, K
浏览 1提问于2019-10-29得票数 2
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对于给定的2D张量，我想检索值为1的所有索引。我希望能够简单地使用torch.nonzero(a == 1).squeeze()，这将返回tensor([1, 3, 2])。然而，相反，torch.nonzero(a == 1)返回一个2D张量(没关系)，每行有两个值(这不是我所期望的)。然后，返回的索引应该用于对三维张量的第二维(索引1)进行索引，并再次返回2D张量。import torch
a
浏览 7提问于2019-09-27得票数 1
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我有一个2D张量和一个索引张量。2D张量有一个批次维度和一个具有3个值的维度。我有一个索引张量，它只选择3个值中的1个元素。产生只包含索引张量中元素的切片的“最佳”方法是什么？t = torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) [4, 5, 6],
i = torch.ten
浏览 20提问于2019-02-21得票数 0
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我在PyTorch中发现了一行用于将3D张量简化为2D张量的代码。3D张量x的大小为torch.Size([500, 50, 1])，下面这行代码：用于将x简化为大小为torch.Size([50, 1])的2D张量。lengths也是包含值的shape torch.Size([50
浏览 1提问于2020-02-13得票数 3
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如何分割每一行的二维火炬张量？
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我有一个2D张量，我想切分：在这个例子中，张量有3行，我想切片x，创建一个新的张量y，它也有3行和num_col cols。我只有x、num_cols和idx，这是一个张量，用来保存从何处开始的索引。我拥有的是num_cols=2，idx=[1,2,3]和tensor([[ 0, 1, 2, 3, 4],我知道，如果我以某
浏览 9提问于2022-03-10得票数 0
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我正在写一个定义，它需要取任意维数的张量切片。切片将始终位于批处理维度0上。array_of_indices):我想要能够给它各种大小的张量，并将索引切片作为一个批处理出来。例如：B = torch.rand(1000, 5, 20)
indices
浏览 5提问于2021-12-25得票数 0
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三维图像数据集的特征提取
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假设通过使用SIFT、SURF或MSER方法提取2D图像特征的工作流程，然后对词袋/特征进行编码，并随后用于训练分类器。
我想知道是否有一种类似的方法来处理3D数据集，例如，3D体积的MRI数据。在处理2D图像时，每个图像代表一个实体，其中包含要检测和索引的特征。然而，在3D数据集中，是否可以从三维实体中提取特征？这是否必须通过将3D图像分解为多个2D图像(切片)来逐个切片地完成？或者，有没有一种方法可以在
浏览 5提问于2016-04-15得票数 3
我想取一个张量的轴的平均值，由张量定义，包含几个切片。sample [ 4由于Pytorch没有粗糙的张量，所以我使用这里描述的技巧
其中，累积和是通过我想要得到平均值的整个轴来计算的，然后从开始切
浏览 14提问于2022-03-05得票数 1
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我想将数千到数百万个具有不同形状的张量存储到磁盘中。我们的目标是将它们用作时间序列数据集。数据集可能无法装入内存，我将不得不从磁盘加载样本或样本范围。
浏览 66提问于2020-07-16得票数 8
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我正在尝试使用3D纹理对食人魔做一些事情。我想通过逐个切片并重新计算颜色值来更新3D纹理。但是，在每一步中，我还需要以某种方式访问前一个切片来读取值。将切片设置为渲染目标很容易，但是否可以将切片作为2D纹理输入提供给着色器，或者我是否需要显式地将其复制到单独的2D纹理中？
谢谢。
浏览 2提问于2010-06-12得票数 1
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import torchtorch.save(T, 'junk.pt')torch.save(torch.FloatTensor(T[-20:]), 'junk3.pt')torch.save，生成的文件大小似乎令人惊讶，因为我们正在
浏览 4提问于2020-05-22得票数 2
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每个张量都有两个元素。我想从列表中的所有张量中提取第一个元素；从列表中的所有张量中提取第二个元素。如何进行这种张量切片运算import pyro.distributions as dist# note that both covariancematrices are diagonalsig1 = torch.tensor([[2
浏览 6提问于2021-10-03得票数 0
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一组包含连续和量化的二维灰度图像切片。在Matlab中，我仍然被认为是一个新手，但我现在的想法是：
为3D卷创建一个空空间，在每幅图像上执行所有的预处理操作，从而只得到我们感兴趣的部分。(在这个问题中，假设这个预处理部分总是完美无缺地工作)通过图像，每个像素在2D上的x和y坐标将转移到空空间。对于z坐标，我们可以使用与每个切片之间的距离有关的切片数。如果一个像素与另一个像素相邻，则3D点将在前面的两个步骤中连接together.Repeat，直到所有的切片</e
浏览 5提问于2011-07-31得票数 10
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我有一个压缩格式的张量，它表示一个稀疏的3-D矩阵。我需要将它转换为一个正常矩阵(它实际表示的那个)。因此，在我的例子中，矩阵的任何2-D切片的每一行都只能包含一个非零元素。例如，张量 inp = torch.tensor([[ 1, 2], [-1, 0],
[45, 1]]) 表示4x5矩阵(第一维来自张量的第一维，第二维来自元数据) A这只是我的矩阵的一个二维切片，我有一个可变数量的这样的切片。如上所述，我能够使用sparse_co
浏览 30提问于2020-07-18得票数 2
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我想要用BoolTensor指数来分割Pytorch中的多维张量。对于索引张量，我期望保留指数为真的部分，而指数为假的部分被切片。我的代码就像a = torch.zeros((5, 50, 5, 50))
print(a[:, tr_indices, :, val_indi
浏览 2提问于2021-05-26得票数 1
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我希望了解更多关于将网格切片为gcode的过程，这是一个获取3d模型并创建对象的2D切片的过程，可供数控机床或3D打印机使用。
使用什么数学算法来执行这种类型的网格抽取/切片？
浏览 3提问于2012-11-11得票数 4
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加速张量连接
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我需要连接一长串小张量。每个小张量都是给定的(非常简单的)常量矩阵的一个切片。代码如下：这需要很长时间。我尝试过多种变体，比如用列表串联替换for循环，结果是一个列表列表，然后扁平列表并在扁平列表上应用torch.cat。然而，它并没有得到很大的改善。由于某些原因，切片操作花费的时间太长。有没有办法让切片更快？有没有办法让循环更高效/更并行？
注意:当我在这个例子中使用torch时，我也可以使
浏览 17提问于2020-07-31得票数 0
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