浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释

在利用torch.max函数和F.Ssoftmax函数时，对应该设置什么维度，总是有点懵，遂总结一下：

首先看看二维tensor的函数的例子：

import torch
import torch.nn.functional as F

input = torch.randn(3,4)
print(input)
tensor([[-0.5526, -0.0194, 2.1469, -0.2567],
    [-0.3337, -0.9229, 0.0376, -0.0801],
    [ 1.4721, 0.1181, -2.6214, 1.7721]])

b = F.softmax(input,dim=0) # 按列SoftMax,列和为1
print(b)
tensor([[0.1018, 0.3918, 0.8851, 0.1021],
    [0.1268, 0.1587, 0.1074, 0.1218],
    [0.7714, 0.4495, 0.0075, 0.7762]])

c = F.softmax(input,dim=1)  # 按行SoftMax,行和为1
print(c)
tensor([[0.0529, 0.0901, 0.7860, 0.0710],
    [0.2329, 0.1292, 0.3377, 0.3002],
    [0.3810, 0.0984, 0.0064, 0.5143]])

d = torch.max(input,dim=0)  # 按列取max,
print(d)
torch.return_types.max(
values=tensor([1.4721, 0.1181, 2.1469, 1.7721]),
indices=tensor([2, 2, 0, 2]))

e = torch.max(input,dim=1)  # 按行取max，
print(e)
torch.return_types.max(
values=tensor([2.1469, 0.0376, 1.7721]),
indices=tensor([2, 2, 3]))

下面看看三维tensor解释例子：

函数softmax输出的是所给矩阵的概率分布；

b输出的是在dim=0维上的概率分布，b[0][5][6]+b[1][5][6]+b[2][5][6]=1

a=torch.rand(3,16,20)
b=F.softmax(a,dim=0)
c=F.softmax(a,dim=1)
d=F.softmax(a,dim=2)

In [1]: import torch as t
In [2]: import torch.nn.functional as F
In [4]: a=t.Tensor(3,4,5)
In [5]: b=F.softmax(a,dim=0)
In [6]: c=F.softmax(a,dim=1)
In [7]: d=F.softmax(a,dim=2)

In [8]: a
Out[8]:
tensor([[[-0.1581, 0.0000, 0.0000, 0.0000, -0.0344],

     [ 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000],
     [-0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344],
     [ 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000]],

    [[-0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344],
     [ 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000],
     [-0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344],
     [ 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000]],

    [[-0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344],
     [ 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000],
     [-0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344],
     [ 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000]]])

In [9]: b
Out[9]: 

tensor([[[0.3064, 0.3333, 0.3410, 0.3333, 0.3333],
     [0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333],
     [0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333],
     [0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333]],

    [[0.3468, 0.3333, 0.3295, 0.3333, 0.3333],
     [0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333],
     [0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333],
     [0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333]],

    [[0.3468, 0.3333, 0.3295, 0.3333, 0.3333],
     [0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333],
     [0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333],
     [0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333]]])

In [10]: b.sum()
Out[10]: tensor(20.0000)

In [11]: b[0][0][0]+b[1][0][0]+b[2][0][0]
Out[11]: tensor(1.0000)

In [12]: c.sum()
Out[12]: tensor(15.)

In [13]: c
Out[13]:
tensor([[[0.2235, 0.2543, 0.2521, 0.2543, 0.2457],

     [0.2618, 0.2457, 0.2521, 0.2457, 0.2543],

     [0.2529, 0.2543, 0.2436, 0.2543, 0.2457],

     [0.2618, 0.2457, 0.2521, 0.2457, 0.2543]],

    [[0.2457, 0.2543, 0.2457, 0.2543, 0.2457],

     [0.2543, 0.2457, 0.2543, 0.2457, 0.2543],

     [0.2457, 0.2543, 0.2457, 0.2543, 0.2457],

     [0.2543, 0.2457, 0.2543, 0.2457, 0.2543]],

    [[0.2457, 0.2543, 0.2457, 0.2543, 0.2457],

     [0.2543, 0.2457, 0.2543, 0.2457, 0.2543],

     [0.2457, 0.2543, 0.2457, 0.2543, 0.2457],

     [0.2543, 0.2457, 0.2543, 0.2457, 0.2543]]])

In [14]: n=t.rand(3,4)

In [15]: n
Out[15]: 

tensor([[0.2769, 0.3475, 0.8914, 0.6845],
    [0.9251, 0.3976, 0.8690, 0.4510],
    [0.8249, 0.1157, 0.3075, 0.3799]])

In [16]: m=t.argmax(n,dim=0)

In [17]: m
Out[17]: tensor([1, 1, 0, 0])

In [18]: p=t.argmax(n,dim=1)

In [19]: p
Out[19]: tensor([2, 0, 0])

In [20]: d.sum()
Out[20]: tensor(12.0000)

In [22]: d
Out[22]: 

tensor([[[0.1771, 0.2075, 0.2075, 0.2075, 0.2005],

     [0.2027, 0.1959, 0.2027, 0.1959, 0.2027],

     [0.1972, 0.2041, 0.1972, 0.2041, 0.1972],

     [0.2027, 0.1959, 0.2027, 0.1959, 0.2027]],

    [[0.1972, 0.2041, 0.1972, 0.2041, 0.1972],

     [0.2027, 0.1959, 0.2027, 0.1959, 0.2027],

     [0.1972, 0.2041, 0.1972, 0.2041, 0.1972],

     [0.2027, 0.1959, 0.2027, 0.1959, 0.2027]],

    [[0.1972, 0.2041, 0.1972, 0.2041, 0.1972],

     [0.2027, 0.1959, 0.2027, 0.1959, 0.2027],

     [0.1972, 0.2041, 0.1972, 0.2041, 0.1972],

     [0.2027, 0.1959, 0.2027, 0.1959, 0.2027]]])

In [23]: d[0][0].sum()
Out[23]: tensor(1.)

补充知识：多分类问题torch.nn.Softmax的使用

为什么谈论这个问题呢？是因为我在工作的过程中遇到了语义分割预测输出特征图个数为16，也就是所谓的16分类问题。

因为每个通道的像素的值的大小代表了像素属于该通道的类的大小，为了在一张图上用不同的颜色显示出来，我不得不学习了torch.nn.Softmax的使用。

首先看一个简答的例子，倘若输出为(3, 4, 4)，也就是3张4x4的特征图。

import torch
img = torch.rand((3,4,4))
print(img)

输出为：

tensor([[[0.0413, 0.8728, 0.8926, 0.0693],
     [0.4072, 0.0302, 0.9248, 0.6676],
     [0.4699, 0.9197, 0.3333, 0.4809],
     [0.3877, 0.7673, 0.6132, 0.5203]],
    [[0.4940, 0.7996, 0.5513, 0.8016],
     [0.1157, 0.8323, 0.9944, 0.2127],
     [0.3055, 0.4343, 0.8123, 0.3184],
     [0.8246, 0.6731, 0.3229, 0.1730]],
    [[0.0661, 0.1905, 0.4490, 0.7484],
     [0.4013, 0.1468, 0.2145, 0.8838],
     [0.0083, 0.5029, 0.0141, 0.8998],
     [0.8673, 0.2308, 0.8808, 0.0532]]])

我们可以看到共三张特征图，每张特征图上对应的值越大，说明属于该特征图对应类的概率越大。

import torch.nn as nn
sogtmax = nn.Softmax(dim=0)
img = sogtmax(img)
print(img)

输出为：

tensor([[[0.2780, 0.4107, 0.4251, 0.1979],
     [0.3648, 0.2297, 0.3901, 0.3477],
     [0.4035, 0.4396, 0.2993, 0.2967],
     [0.2402, 0.4008, 0.3273, 0.4285]],
    [[0.4371, 0.3817, 0.3022, 0.4117],
     [0.2726, 0.5122, 0.4182, 0.2206],
     [0.3423, 0.2706, 0.4832, 0.2522],
     [0.3718, 0.3648, 0.2449, 0.3028]],
    [[0.2849, 0.2076, 0.2728, 0.3904],
     [0.3627, 0.2581, 0.1917, 0.4317],
     [0.2543, 0.2898, 0.2175, 0.4511],
     [0.3880, 0.2344, 0.4278, 0.2686]]])

可以看到，上面的代码对每张特征图对应位置的像素值进行Softmax函数处理， 图中标红位置加和=1，同理，标蓝位置加和=1。

我们看到Softmax函数会对原特征图每个像素的值在对应维度(这里dim=0，也就是第一维)上进行计算，将其处理到0～1之间，并且大小固定不变。

print(torch.max(img,0))

输出为：

torch.return_types.max(
values=tensor([[0.4371, 0.4107, 0.4251, 0.4117],
    [0.3648, 0.5122, 0.4182, 0.4317],
    [0.4035, 0.4396, 0.4832, 0.4511],
    [0.3880, 0.4008, 0.4278, 0.4285]]),
indices=tensor([[1, 0, 0, 1],
    [0, 1, 1, 2],
    [0, 0, 1, 2],
    [2, 0, 2, 0]]))

可以看到这里3x4x4变成了1x4x4，而且对应位置上的值为像素对应每个通道上的最大值，并且indices是对应的分类。

清楚理解了上面的流程，那么我们就容易处理了。

看具体案例，这里输出output的大小为：16x416x416.

output = torch.tensor(output)

sm = nn.Softmax(dim=0)
output = sm(output)

mask = torch.max(output,0).indices.numpy()

# 因为要转化为RGB彩色图，所以增加一维
rgb_img = np.zeros((output.shape[1], output.shape[2], 3))
for i in range(len(mask)):
  for j in range(len(mask[0])):
    if mask[i][j] == 0:
      rgb_img[i][j][0] = 255
      rgb_img[i][j][1] = 255
      rgb_img[i][j][2] = 255
    if mask[i][j] == 1:
      rgb_img[i][j][0] = 255
      rgb_img[i][j][1] = 180
      rgb_img[i][j][2] = 0
    if mask[i][j] == 2:
      rgb_img[i][j][0] = 255
      rgb_img[i][j][1] = 180
      rgb_img[i][j][2] = 180
    if mask[i][j] == 3:
      rgb_img[i][j][0] = 255
      rgb_img[i][j][1] = 180
      rgb_img[i][j][2] = 255
    if mask[i][j] == 4:
      rgb_img[i][j][0] = 255
      rgb_img[i][j][1] = 255
      rgb_img[i][j][2] = 180
    if mask[i][j] == 5:
      rgb_img[i][j][0] = 255
      rgb_img[i][j][1] = 255
      rgb_img[i][j][2] = 0
    if mask[i][j] == 6:
      rgb_img[i][j][0] = 255
      rgb_img[i][j][1] = 0
      rgb_img[i][j][2] = 180
    if mask[i][j] == 7:
      rgb_img[i][j][0] = 255
      rgb_img[i][j][1] = 0
      rgb_img[i][j][2] = 255
    if mask[i][j] == 8:
      rgb_img[i][j][0] = 255
      rgb_img[i][j][1] = 0
      rgb_img[i][j][2] = 0
    if mask[i][j] == 9:
      rgb_img[i][j][0] = 180
      rgb_img[i][j][1] = 0
      rgb_img[i][j][2] = 0
    if mask[i][j] == 10:
      rgb_img[i][j][0] = 180
      rgb_img[i][j][1] = 255
      rgb_img[i][j][2] = 255
    if mask[i][j] == 11:
      rgb_img[i][j][0] = 180
      rgb_img[i][j][1] = 0
      rgb_img[i][j][2] = 180
    if mask[i][j] == 12:
      rgb_img[i][j][0] = 180
      rgb_img[i][j][1] = 0
      rgb_img[i][j][2] = 255
    if mask[i][j] == 13:
      rgb_img[i][j][0] = 180
      rgb_img[i][j][1] = 255
      rgb_img[i][j][2] = 180
    if mask[i][j] == 14:
      rgb_img[i][j][0] = 0
      rgb_img[i][j][1] = 180
      rgb_img[i][j][2] = 255
    if mask[i][j] == 15:
      rgb_img[i][j][0] = 0
      rgb_img[i][j][1] = 0
      rgb_img[i][j][2] = 0

cv2.imwrite('output.jpg', rgb_img)

最后保存得到的图为：

以上这篇浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度用法

    在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算 关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE 示例: # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.autograd as autograd from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import nu

  • PyTorch中topk函数的用法详解

    听名字就知道这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index. 用法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor) input:一个tensor数据 k:指明是得到前k个数据以及其index dim: 指定在哪个维度上排序, 默认是最后一个维度 largest:如果为True,按照大到小排序: 如果为False,按照小到大排序

  • pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解

    torch.max() 1. torch.max()简单来说是返回一个tensor中的最大值. 例如: >>> si=torch.randn(4,5) >>> print(si) tensor([[ 1.1659, -1.5195, 0.0455, 1.7610, -0.2064], [-0.3443, 2.0483, 0.6303, 0.9475, 0.4364], [-1.5268, -1.0833, 1.6847, 0.0145, -0.2088], [-0.86

  • PyTorch中Tensor的维度变换实现

    对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量),在处理问题时,需要经常改变数据的维度,以便于后期的计算和进一步处理,本文旨在列举一些维度变换的方法并举例,方便大家查看. 维度查看:torch.Tensor.size() 查看当前 tensor 的维度 举个例子: >>> import torch >>> a = torch.Tensor([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) >>> a.size() torch.Size

  • 浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释

    在利用torch.max函数和F.Ssoftmax函数时,对应该设置什么维度,总是有点懵,遂总结一下: 首先看看二维tensor的函数的例子: import torch import torch.nn.functional as F input = torch.randn(3,4) print(input) tensor([[-0.5526, -0.0194, 2.1469, -0.2567], [-0.3337, -0.9229, 0.0376, -0.0801], [ 1.4721, 0.1

  • 浅谈Pytorch中的torch.gather函数的含义

    pytorch中的gather函数 pytorch比tensorflow更加编程友好,所以准备用pytorch试着做最近要做的一些实验. 立个flag开始学习pytorch,新开一个分类整理学习pytorch中的一些踩到的泥坑. 今天刚开始接触,读了一下documentation,写一个一开始每太搞懂的函数gather b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) print b index_1 = torch.LongTensor([[0,1],[2,0]]) ind

  • 浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

    正常来说backward( )函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿. 对标量自动求导 首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的. import torch from torch.autograd import Variable a = Variable(torch.Te

  • 浅谈PyTorch中in-place operation的含义

    in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候,不经过复制操作,而是直接在原来的内存上改变它的值.可以把它成为原地操作符. 在pytorch中经常加后缀"_"来代表原地in-place operation,比如说.add_() 或者.scatter().python里面的+=,*=也是in-place operation. 下面是正常的加操作,执行结束加操作之后x的值没有发生变化: import torch x=torch.rand(2) #t

  • 浅谈pytorch中的BN层的注意事项

    最近修改一个代码的时候,当使用网络进行推理的时候,发现每次更改测试集的batch size大小竟然会导致推理结果不同,甚至产生错误结果,后来发现在网络中定义了BN层,BN层在训练过程中,会将一个Batch的中的数据转变成正太分布,在推理过程中使用训练过程中的参数对数据进行处理,然而网络并不知道你是在训练还是测试阶段,因此,需要手动的加上,需要在测试和训练阶段使用如下函数. model.train() or model.eval() BN类的定义见pytorch中文参考文档 补充知识:关于pyto

  • 浅谈Python中带_的变量或函数命名

    Python 的代码风格由 PEP 8 描述.这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面.在遵守这个文档的条件下,不同程序员编写的 Python 代码可以保持最大程度的相似风格.这样就易于阅读,易于在程序员之间交流. python中的标识符可以包含数字.字母和_,但必须以字母或者_开头,其中以_开头的命名一般具有特殊的意义. 前后均带有双下划线__的命名 一般用于特殊方法的命名,用来实现对象的一些行为或者功能,比如__new__()方法用来创建实例,__init__()方法用来初始化对象,

  • 浅谈numpy中linspace的用法 (等差数列创建函数)

    浅谈numpy中linspace的用法 (等差数列创建函数)

    linspace 函数 是创建等差数列的函数, 最好是在 Matlab 语言中见到这个函数的,近期在学习Python 中的 Numpy, 发现也有这个函数,以下给出自己在学习过程中的一些总结. (1)指定起始点 和 结束点. 默认 等差数列个数为 50. (2)指定等差数列个数 (3)如果数列的元素个数指定, 可以设置 结束点 状态. endpoint : bool, optional If True, stop is the last sample. Otherwise, it is not

  • 浅谈Pytorch中autograd的若干(踩坑)总结

    浅谈Pytorch中autograd的若干(踩坑)总结

    关于Variable和Tensor 旧版本的Pytorch中,Variable是对Tensor的一个封装:在Pytorch大于v0.4的版本后,Varible和Tensor合并了,意味着Tensor可以像旧版本的Variable那样运行,当然新版本中Variable封装仍旧可以用,但是对Varieble操作返回的将是一个Tensor. import torch as t from torch.autograd import Variable a = t.ones(3,requires_grad=

  • 浅谈pytorch中的dropout的概率p

    最近需要训练一个模型,在优化模型时用了dropout函数,为了减少过拟合. 训练的时候用dropout,测试的时候不用dropout.刚开始以为p是保留神经元的比率,训练设置0.5,测试设置1,loss根本没减小过,全设置成1也是一样的效果,后来就考虑到是不是p设置错了. 上网一搜,果然是的!!!p的含义理解错了!不是保留的,而是不保留的! 具体的代码为: x2 = F.dropout(x1, p) x1是上一层网络的输出,p是需要删除的神经元的比例. 当p=0时,保留全部神经元更新.当p=1时

随机推荐