动手学深度学习(Pytorch版)代码实践 -计算机视觉-47转置卷积
47转置卷积
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l# 输入矩阵X和卷积核矩阵K实现基本的转置卷积运算
def trans_conv(X, K):h, w = K.shapeY = torch.zeros((X.shape[0] + h - 1, X.shape[1] + w - 1))for i in range(X.shape[0]):for j in range(X.shape[1]):Y[i: i + h, j: j + w] += X[i, j] * Kreturn YX = torch.tensor([[0.0, 1.0], [2.0, 3.0]])
K = torch.tensor([[0.0, 1.0], [2.0, 3.0]])
print(trans_conv(X, K))
"""
tensor([[ 0., 0., 1.],[ 0., 4., 6.],[ 4., 12., 9.]])
"""# 使用高级API获得相同的结果
X, K = X.reshape(1, 1, 2, 2), K.reshape(1, 1, 2, 2)
tconv = nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, bias=False)
tconv.weight.data = K
print(tconv(X))
"""
tensor([[[[ 0., 0., 1.],[ 0., 4., 6.],[ 4., 12., 9.]]]], grad_fn=<SlowConvTranspose2DBackward>)
"""# 填充、步幅和多通道
# 当将高和宽两侧的填充数指定为1时,转置卷积的输出中将删除第一和最后的行与列。
tconv = nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, padding=1, bias=False)
tconv.weight.data = K
print(tconv(X))
# tensor([[[[4.]]]], grad_fn=<SlowConvTranspose2DBackward>)# 步幅为2的转置卷积的输出
tconv = nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, stride=2, bias=False)
tconv.weight.data = K
print(tconv(X))
"""
tensor([[[[0., 0., 0., 1.],[0., 0., 2., 3.],[0., 2., 0., 3.],[4., 6., 6., 9.]]]]
"""X = torch.rand(size=(1, 10, 16, 16))
conv = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5, padding=2, stride=3)
tconv = nn.ConvTranspose2d(20, 10, kernel_size=5, padding=2, stride=3)
print(conv(X).shape) # torch.Size([1, 20, 6, 6])
print(tconv(conv(X)).shape) # torch.Size([1, 10, 16, 16])
print(tconv(conv(X)).shape == X.shape) # True# 与矩阵变换的联系
X = torch.arange(9.0).reshape(3, 3)
K = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
Y = d2l.corr2d(X, K)
print(Y)
"""
tensor([[27., 37.],[57., 67.]])
"""# 将卷积核K重写为包含大量0的稀疏权重矩阵W。 权重矩阵的形状是4 * 9
def kernel2matrix(K):k, W = torch.zeros(5), torch.zeros((4, 9))k[:2], k[3:5] = K[0, :], K[1, :]W[0, :5], W[1, 1:6], W[2, 3:8], W[3, 4:] = k, k, k, kreturn WW = kernel2matrix(K)
print(W)
"""
tensor([[1., 2., 0., 3., 4., 0., 0., 0., 0.],[0., 1., 2., 0., 3., 4., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 1., 2., 0., 3., 4., 0.],[0., 0., 0., 0., 1., 2., 0., 3., 4.]])
"""print(Y == torch.matmul(W, X.reshape(-1)).reshape(2, 2))
"""
tensor([[True, True],[True, True]])
"""# 使用矩阵乘法来实现转置卷积
Z = trans_conv(Y, K)
print(Z == torch.matmul(W.T, Y.reshape(-1)).reshape(3, 3))
"""
tensor([[True, True, True],[True, True, True],[True, True, True]])
"""
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【国产开源可视化引擎Meta2d.js】拖拽
Meta2d.js已监听拖拽事件,支持接收一个有效的图元Json数据,在画布创建一个图元对象。 图形库拖拽 1. 创建图形库工具栏 创建图形库工具栏 html 元素,绑定拖拽事件或 touch 事件 <div v-for"item in list" draggable"tr…...
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opencascade AIS_InteractiveContext源码学习7 debug visualization
AIS_InteractiveContext 前言 交互上下文(Interactive Context)允许您在一个或多个视图器中管理交互对象的图形行为和选择。类方法使这一操作非常透明。需要记住的是,对于已经被交互上下文识别的交互对象,必须使用上下文方法进行…...
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如何有效管理你的Facebook时间线?
Facebook作为全球最大的社交平台之一,每天都有大量的信息和内容在用户的时间线上展示。有效管理你的Facebook时间线,不仅可以提升用户体验,还能够帮助你更好地控制信息流和社交互动。本文将探讨多种方法和技巧,帮助你有效管理个人…...
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使用PyTorch高效读取二进制数据集进行训练
使用pickle制作类cifar10二进制格式的数据集 使用pytorc框架来训练(以猫狗大战数据集为例) 此方法是为了实现阿里云PAI studio上可视化训练模型时使用的数据格式。 一、制作类cifar10二进制格式数据 import os, cv2 from pickled import * from load_da…...
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上市即降价?第9代凯美瑞17.18万起!
上市即降价?合资车也扛不住这波降价潮了,第9代凯美瑞上市,17.18万起,进一步降低入门门槛。大家好,我是五一不放假!凯美瑞已经有40几年的历史,今年上市的第九代,外观设计和产品力方面都得到全面的升级。共推出9款车型,有汽油版和电混双擎版,指导价是17.18-20.68万元。…...
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软件架构设计属性之一:功能性属性浅析
引言 软件架构设计属性中的功能性属性是评估软件架构是否满足其预定功能需求的关键指标。功能性属性确保软件能够执行其设计中的任务,并提供所需的服务。以下是对软件架构设计中功能性属性的浅析: 一、定义 功能性属性是指软件系统所具备的功能特性&a…...
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new CCDIKSolver( OOI.kira, iks ); // 创建逆运动学求解器
demo案例 new CCDIKSolver(OOI.kira, iks); 在使用某个特定的库或框架来创建一个逆运动学(Inverse Kinematics, IK)求解器实例。逆运动学在机器人学、动画和计算机图形学等领域中非常重要,它用于根据期望的末端执行器(如机器人的…...
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基于GO 写的一款 GUI 工具,M3u8视频下载播放器-飞鸟视频助手
M3u8视频下载播放器-飞鸟视频助手 M3u8视频飞鸟视频助手使用m3u8下载m3u8 本地播放 软件下载地址m3u8嗅探 M3u8视频 M3u8视频格式是为网络视频播放设计,视频网站多数采用 m3u8格式。如腾讯,爱奇艺等网站。 m3u8和 mp4的区别: 一个 mp4是一个…...
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RTKLIB学习--前向滤波
#前言 如果要详细了解RTKLIB或进行二次开发,了解obs指针所存储每个历元的卫星观测数据是必不可少的环节,此文对RTKLIB的(由于后处理和实时运行都要用到前向滤波)前向滤波(从文件头读取观测数据到obs结构体中࿰…...
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SOL 交易机器人基本知识
有没有可以盈利的机器人? 是的,各行各业都有许多盈利机器人。在金融领域,交易机器人被广泛用于自动化投资策略并根据预定义的算法执行交易。这些机器人可以分析市场趋势并做出快速决策,从而可能带来可观的回报。同样,在…...