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

python类参数定义及数据扩展方式unsqueeze/expand

2022-08-23 23:18徽先生 Python

本文主要介绍了python类参数定义及数据扩展方式unsqueeze/expand，文章通过围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下

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：

先在类中定义了构造函数以及一个自定义函数；
构造函数定义了属性S、B，自定义函数引入两个参数，对两个参数进行调用
- 这里就说明参数的结构是怎么样的，取决于参数被调用了什么东西，比如这里调用了N = box1.size(0) M = box2.size(0)说明了它是类似一个矩阵的东西，对应的box1的定义就是`torch.rand(10,4)

				?

									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))

python类参数定义及数据扩展方式unsqueeze/expand

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)