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    python类参数定义及数据扩展方式unsqueeze/expand

    WBOYWBOY2022-08-24 13:32:40转载542

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    类的参数定义

    将conda环境设置为ai,conda activate ai

    这个文件的由来:

    由于在yolov1的pytorch实现的损失函数中,看到继承了nn.Module,并且其中两个参数不像c++那里指定类型,那么他们的类型是哪里来的

    这里就是在探索这样一件事

    操作逻辑:

    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.nn.functional as F
    from torch.autograd import Variable
    
    #探究属性S,B是如何产生的,以及box1、box2是如何产生的、如何调用
    class yoloLoss(nn.Module):
        def __init__(self,S,B):
            self.S=S
            self.B=B
        def compute_iot(self,box1,box2):
            N = box1.size(0)  #调用方式就表示了变量是什么类型,这里是一个张量,其中每个元素是一个tensor,所以是N*4的张量
            M = box2.size(0)
            print(M,N)
    
    yoloLoss1 =yoloLoss(10, 11)
    yoloLoss1.compute_iot(torch.rand(10,4),torch.rand(11,4))

    数据扩展

    探究unsqueeze以及expand的使用方法,unsqueeze可以增加一个纬度,但是维度的siz只是1而已,而expand就可以将数据进行复制,将数据变为n

    # 获得一开始的初始化数值:tensor([[a1,a2,a3]])
    nn1=torch.rand(1,3)
    print(nn1)
    # unsqueeze是解压的意思,在第i个维度上进行扩展,将其扩展为tensor([[[a1,a2,a3]]])
    nn1=nn1.unsqueeze(0)
    print("*"*100)
    print(nn1)
    #利用expand对数据进行扩展
    nn1=nn1.expand(1,3,3)
    print("*"*100)
    print(nn1)

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