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pytorch 数据A=[1,2,3,4,5,6,7,8],B=[8,9,10,11,12,13,14,15] (1)使用PyTorch分别将数据A,B转换为2 x 4的二维张量C,D (2)将C,D两个二维张量进行加、减、乘、除的运算

时间: 2024-10-13 14:14:26 浏览: 47
首先,让我们将列表A和B转换为 PyTorch 中的二维张量。你可以使用 `torch.tensor` 函数来创建张量,并通过 `unsqueeze` 和 `view` 函数调整维度。 (1) 转换数据A和B为2x4的二维张量: ```python import torch # 将列表转换为一维张量 tensor_A = torch.tensor(A).unsqueeze(0) tensor_B = torch.tensor(B).unsqueeze(0) # 添加维度使其成为形状为(1, len(A))的张量 tensor_C = tensor_A.view(1, -1) tensor_D = tensor_B.view(1, -1) ``` 这里我们添加了第一个维度 (batch size),使得每个元素都有其自己的 "批次",即使只有一个元素。 (2) 对于张量C和D的加、减、乘、除运算: ```python # 加法 add_result = tensor_C + tensor_D # 减法 subtract_result = tensor_C - tensor_D # 乘法 multiply_result = tensor_C * tensor_D # 除法 (注意除数不能为零,这里为了演示可以设置一个小值) divide_result = torch.where(tensor_D != 0, tensor_C / tensor_D, torch.tensor(1e-6)) # 运算结果都是形状为(1, 8)的张量 ``` 在这里,`torch.where`函数用于处理除以零的情况,当 `tensor_D` 为零时,用极小值 `1e-6` 替代。
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import cv2 import numpy as np import torch from skimage.segmentation import slic from skimage.util import img_as_float # 读取A图像和B图像 img_a = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\1.png') img_b = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\2.jpg') # 转换为浮点数 img_a = img_as_float(img_a) img_b = img_as_float(img_b) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments_a = slic(img_a, n_segments=1000, compactness=10) segments_b = slic(img_b, n_segments=1000, compactness=10) # 计算A图像的超像素范围 segment_ids = np.unique(segments_a) segment_ranges = [] for segment_id in segment_ids: y, x = np.where(segments_a == segment_id) min_x, max_x = np.min(x), np.max(x) min_y, max_y = np.min(y), np.max(y) segment_ranges.append((min_x, min_y, max_x, max_y)) # 创建A图像的超像素范围图 segment_map_a = np.zeros_like(segments_a, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_map_a[min_y:max_y+1, min_x:max_x+1] = i # 使用A图像的超像素范围索引对B图像进行分割 segment_map_b = np.zeros_like(segments_b, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_id = segments_a[min_y, min_x] y, x = np.where(segments_b == segment_id) segment_map_b[y, x] = i # 转换为PyTorch张量 segment_map_b = torch.Tensor(segment_map_b).long() # 显示B图像的超像素范围图 cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()。上述代码出现错误: cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:/a/opencv-python/opencv-python/opencv/modules/highgui/src/precomp.hpp:155: error: (-215:Assertion failed) src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function 'convertToShow'

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