简要说明： 当Expander 的IsExpanded属性为“True” 时给控件设个尺寸（此处为高度），当为“False”时给控件设另外一个值。
原数组 新数组 <script> var list = [ { id: 1, num: 3, }, { id...
目录： •张量广播（numpy样式） •张量和变量的高级索引 •高阶梯度 •分布式PyTorch（多节点训练等） •神经网络层和特征：SpatialTransformers、WeightNorm、EmbeddingBag...•然后，对于每个维度大小，生成的维度大小是沿该维度的x和y的大小的最大值。...此外，每个torch函数列出了其文档中的广播语义。 张量和变量的高级索引 PyTorch现在支持NumPy样式的高级索引的子集。...• 现在可以使用ignore_index参数计算cross_entropy_loss和nll_loss来忽略特定的目标索引。这是实现掩码的廉价实用方式，你可以在其中使用在计算损失时忽略的掩码索引。...添加此代码将生成突出显示不兼容代码的警告。 修复代码不再生成警告。 ? 一旦所有警告消失，你可以删除代码段。 详情 现在，让我们看看这三个不相容的变化与例子。
(numpy_array) print("Tensor:", tensor) 标量张量和数字的转换 对于只有一个元素的张量，使用 item 方法将该值从张量中提取出来。...在深度学习框架中，张量索引操作通常用于访问和修改张量中的数据。以下是一些基本的张量索引操作： 基础索引：可以通过指定张量的维度和对应的索引值来获取张量中的特定元素。...如果指定步长为2，如 t1[2:8:2]，则会隔一个元素取一个，返回索引为2、4、6的元素形成的新张量。 高级索引：包括布尔索引和掩码索引等。...布尔索引允许根据一个布尔张量来选择数据，而掩码索引则使用一个具有相同形状的张量作为掩码来选择数据。...布尔索引：布尔索引是使用一个与目标张量形状相同的布尔张量来选择元素。在布尔张量中，True值对应的位置元素会被选中并组成一个新的张量。
SA、Guided back propagation、CAM 和 Grad-CAM 是基于梯度/特征的可解释性方法的示例。 基于扰动的方法监测不同输入扰动的输出变化变化。...GNNExplainer通过生成传递关键语义的掩码来捕获重要的输入特征，从而产生与原始预测相似的预测。它学习边缘和节点特征的软掩码，通过掩码优化来解释预测。...以不同方式为输入图获得掩码可以获得重要的输入特征。还根据预测任务的类型生成不同的掩码，例如节点掩码、边掩码和节点特征掩码。 生成的掩码与输入图相结合，通过逐元素乘法获得包含重要输入信息的新图。...最后，将新图输入经过训练的 GNN 以评估掩码并更新掩码生成算法。...Explain_graph()用于图分类;它学习并返回一个节点特征掩码和一个边缘掩码，这两个掩码在解释GNN对一个图的预测时起着至关重要的作用 # Import libarariesimport numpy
SA、Guided back propagation、CAM 和 Grad-CAM 是基于梯度/特征的可解释性方法的示例。 基于扰动的方法监测不同输入扰动的输出变化变化。...GNNExplainer通过生成传递关键语义的掩码来捕获重要的输入特征，从而产生与原始预测相似的预测。它学习边缘和节点特征的软掩码，通过掩码优化来解释预测。...以不同方式为输入图获得掩码可以获得重要的输入特征。还根据预测任务的类型生成不同的掩码，例如节点掩码、边掩码和节点特征掩码。 生成的掩码与输入图相结合，通过逐元素乘法获得包含重要输入信息的新图。...最后，将新图输入经过训练的 GNN 以评估掩码并更新掩码生成算法。...Explain_graph()用于图分类;它学习并返回一个节点特征掩码和一个边缘掩码，这两个掩码在解释GNN对一个图的预测时起着至关重要的作用 # Import libararies import numpy
：即便我们知道要建立掩码的形状，广播的规则也没有正确的语义。...我们在此假设编码器试着用归约运算和维度索引将两个张量结合在一起。（说实话这会儿我已经忘了维度代表什么。） 重点在于无论给定的维度值是多少，代码都会正常运行。...这里的注释描述的是在发生什么，但是代码本身在运行时不会报错。 Named Tensor：原型 根据这些问题，我认为深度学习代码应该转向更好的核心对象。为了好玩，我会开发一个新的原型。...最简单的使用掩码的例子是用来删除 batch 维度的。...还有一些想法： 扩展到 PyTorch 之外：我们是否可以扩展这种方法，使它支持 NumPy 和 TensorFlow？
近来在开发SKU模块的时候，遇到这样一个需求，某种商品有N（用未知数N来表示是因为规格的数组由用户制定且随时可以编辑的，所以对程序来说，它是一个未知数）类规格，每一类规格又有M个规格值，各种规格值的组合便是一个型号...，比如说，颜色是商品规格的一类，可能的值有红、黄、绿、蓝，而尺码是另一类规格，可能的取值有L、M。...这类问题首先考虑的方法是用递归，但返回之间并没有相互依赖的关系，到底什么时候结束是个问题，用嵌套的循环又会由于数组的维度及深度不得而知而变得困难重重，后来，想到了一种很可能并非性能最优，但简单直观的方法...} specValueList.splice(0, 1); arrGroup = generateGroup(specValueList, tempGroup); } } /** * 生成规格值组合的方法...newTempGroup.length > 0){ tempGroup = newTempGroup; } } return tempGroup; } 其中generateTrRow方法是我生成表格中的行用到的
简单来说，其重要意义有6个方面： 数据格式转换： 将不同格式的数据（如 PIL 图像、NumPy 数组）转换为 PyTorch 张量，以便能够被深度学习模型处理。...masked_select() torch.masked_select() 是 PyTorch 中用于根据掩码从输入张量中选择元素的函数。它会返回一个新的张量，其中包含满足掩码条件的元素。...mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状的掩码张量，元素值为 True 表示选择该位置的元素，元素值为 False 表示不选择该位置的元素。...返回的张量是一个一维张量，其中包含满足掩码条件的元素。元素的顺序是按照输入张量在内存中的顺序得到的。 如果要根据某个条件选择元素，并保持原始张量的形状，可以使用 torch.where() 函数。...ToTensor() transforms.ToTensor() 是 PyTorch 中的一个转换函数，主要用于将 PIL 图像或 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。
我们的方法能够有效地检测图像中的目标，同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码（segmentation mask）。...Mask_RCNN Keras 这是一个在Python 3，Keras和TensorFlow基础上的对Mask R-CNN的实现。这个模型为图像中的每个对象实例生成边界框和分割掩码。...2. boundingbox 精简 这是一个最终的检测区域（虚线）以及改善后的结果（实线）例子。 3. 掩码生成 生成的掩码例子。这些掩码随后会被缩放放置在图片的合适区域。 4....每一层激活值的可视化 通常观察不同层激活对于解决检测中遇到的一些问题很有帮助。（全零值，或者随机噪声） 5. 权重直方图 另外一个调试技巧就是观察权重的直方图。...这个模型被配置为记录loss值的变化，并在每个epoch后保存权值。 7. 组合得到最终结果 在MS COCO上训练 我们提供预训练的权值让你更简单的上手。 你还可以用这些权重为七点训练自己的模型。
文章目录 一、List 列表简介 二、查询操作 1、根据下标获取元素 2、获取指定下标索引的元素 3、获取列表长度 三、增操作 1、插入值 2、在指定元素前后插入值 四、删操作 1、移除值 2、...删除列表指定个数的指定值 五、修改操作 1、多列表操作 2、设置列表指定索引的值 一、List 列表简介 ---- 在 Redis 中 , 通过 一个 键 Key , 可以 存储多个值 , 这些值存放在一个...指向元素的实际内存空间 ; 同时还有 指向 前一个元素 和 后一个元素的 指针 ; 快速链表 是 链表 和 压缩列表 结合起来的产物 ; 二、查询操作 ---- 1、根据下标获取元素 根据下标获取元素...: 获取从 start 索引开始 , 到 stop 索引结束的元素值 ; lrange key start stop key : 键 ; start : 元素的起始索引值 ; stop : 元素的终止索引值...执行 lindex key index 命令 , 可以 获取 key 列表 index 索引的值 ; 代码示例 : 127.0.0.1:6379> lrange name 0 -1 1) "Jerry
前言 简单来说,Pytorch的转换函数其重要意义有6个方面: 1. 数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习模型处理。...数据增强: 数据增强是指在数据集上应用一系列变换,以生成更多、更多样化的训练样本,从而提高模型的泛化能力。...masked_select() torch.masked_select() 是 PyTorch 中用于根据掩码从输入张量中选择元素的函数。它会返回一个新的张量，其中包含满足掩码条件的元素。...mask(Byte Tensor): 与输入张量相同形状的掩码张量，元素值为True 表示选择该位置的元素，元素值为False 表示不选择该位置的元素。...ToTensor() transforms.ToTensor() 是 PyTorch 中的一个转换函数，主要用于将 PIL 图像或 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。
生成张量的操作：有什么区别？ 让我们开始并找出这些不同之处。...： > o1.dtype == torch.get_default_dtype() True 其他调用根据传入的数据来选择 dtype。...dtype 根据传入的数据来推断。请注意，也可以通过给 dtype 指定参数来为这些调用显示设置 dtype。...但是，在设置data [0] = 0后，我们可以看到一些张量发生了变化。对于索引0，前两个o1和o2仍具有原始值1，而对于索引0，后两个 o3 和 o4 具有新值0。...torch.from_numpy() 函数仅接受 numpy.ndarrays，而torch.as_tensor() 函数则接受包括其他PyTorch张量在内的各种数组对象。
:在指定范围内生成均匀间隔的数字。...numpy.ma:供对掩码数组的支持。 numpy.ma.array:从现有的数组或序列创建一个掩码数组。 numpy.ma.masked_array:从现有数组和掩码中创建一个掩码数组。...numpy.ma.mask:表示掩码数组中的掩码值。 numpy.ma.masked_invalid:屏蔽数组中无效的(NaN, Inf)元素。...numpy.ma.masked_greate, numpy.ma.masked_less:掩码大于或小于给定值的元素。...numpy.wheres:一个条件函数，根据给定条件返回数组中满足条件的元素的索引或值。
在这个范例中，掩码充当各个节点/边/特征的解释属性。掩码值越大，对应的解释成分越重要（0 表示完全不重要）。...如果您不想对解释掩码设置阈值，您可以将其设置为 None，或者您可以在任何值应用hard阈值，或者您可以仅保留 top-k 值与 topk 或将 top-k 值设置为 1 与 topk_hard。...一半的图形附有一个 HouseMotif，其余的附有一个五节点的 CycleMotif。根据附加图案的类型，这些图被分配到两个类别之一。...visualize_graph() 的输出是根据重要性值（如果需要，通过配置的阈值）过滤掉边缘后解释子图的可视化。...这个想法是通过索引到边缘张量而不是节点特征张量，将边缘解释视为一种新的目标索引方法。链接预测解释考虑了两个端点的k-hop-neighbourhoods的并集。
3.使用函数生成数组 使用python列表来指定大型数组是不切实际的。你可以使用各种Numpy方法。...如果我们省略了多维数组中的索引，就会返回一些值（一般情况下，N-1维的数组）。 M ? M[1] ? M[1,:]#第一行 ? M[:,1]#第一列 ? 使用索引，你可以为单个数组元素赋值。...5.3先进的索引方法 数组的值可以作为选择项目的索引。 row_indices = [1, 2, 3] A[row_indices] ?...你也可以使用掩码：如果掩码类型为bool，那么根据掩码元素的值与相应的索引，选择该元素（True）或不选择（False）。 B = array([n for n in range(5)]) B ?...5.4从数组中提取数据和创建数组的函数。 5.4.1where 索引掩码可以通过使用以下方法转换为位置索引 where indices = where(mask) indices ?
在目标检测时，我们首先生成多个锚框，然后为每个锚框预测类别以及偏移量，接着根据预测的偏移量调整锚框位置从而得到预测边界框，最后筛选需要输出的预测边界框。...找出矩阵 \boldsymbol{X} 中剩余的最大元素，并将该元素的行索引与列索引分别记为 i_2,j_2 。..., 一一对应上面的偏移量, 负类锚框(背景)对应的掩码均为0, 正类锚框的掩码均为1 cls_labels: 每个锚框的标注类别, 其中0表示为背景, 形状为(bn，锚框总数)...第一个元素是索引从0开始计数的预测类别（0为狗，1为猫），其中-1表示背景或在非极大值抑制中被移除。第二个元素是预测边界框的置信度。...我们还可以筛选非极大值抑制的输出，例如，只保留其中置信度较高的结果作为最终输出。 多尺度目标检测 在9.4节（锚框）中，我们在实验中以输入图像的每个像素为中心生成多个锚框。
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