分类：相乘

2021
04-25

pytorch单维筛选 相乘的案例

m需要和筛选的结果维度相同>0.5运行的结果与原来维度相同，结果是01,0代不符合，1代表符合。importtorchm=torch.Tensor([0.1,0.2,0.3]).cuda()iou=torch.Tensor([0.5,0.6,0.7])x=m*((iou>0.5).type(torch.cuda.FloatTensor))print(x)下面是把第一条与第二条变成了2：importtorchm=torch.Tensor([0.1,0.2,0.3]).cuda()iou=torch.Tensor([0.5,0.6,0.7])a=iou>0.5m[[0,1,1]]=2print(m)下面的结果：0.2与0.3改为了2importt... 继续阅读 >

2020
10-08

使用Keras实现Tensor的相乘和相加代码

前言最近在写行为识别的代码，涉及到两个网络的融合，这个融合是有加权的网络结果的融合，所以需要对网络的结果进行加权（相乘）和融合（相加）。最初的想法最初的想法是用Keras.layers.Add和Keras.layers.Multiply来做，后来发现这样会报错。rate_rgb=k.variable(np.ones((1024,),dtype='float32')*0.8)rate_esti=k.variable(np.ones((1024,),dtype='float32')*0.2)weight_gru1=Multiply()([rate_rgb,gru1])weight_gru2=M... 继续阅读 >