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找不到有效的numpy广播

array-broadcasting pytorch numpy python

Aleph · 技术社区 · 4 年前

这可能是一个容易的问题,但我找不到任何切实可行的解决办法。我的代码有以下代码段,涉及3个嵌套的for循环。目标是为我的算法创建一个专门的强度矩阵 prediction 和 ground_truth

    for i in range (batch):
      for j in range (img_width):
        for k in range (img_height):
            tensor=prediction[i][j][:]-prediction[i][k][:]
            extracted_intensity_pred[i][j][k]=torch.norm(tensor, 2)
            tensor=ground truth[i][j][:]-ground_truth[i][k][:]
            extracted_intensity_ground_truth[i][j][k]=torch.norm(tensor, 2)

这种嵌套的for循环结构大大降低了执行速度。是否有任何广播实现(基于numpy或pytorch张量)?

0 回复 | 直到 4 年前

hpaulj 4 年前

首先让我们清理一些符号; [:]

但首先是什么尺寸,大部分是三维的?

for i in range (batch):
      for j in range (img_width):
        for k in range (img_height):
            tensor = prediction[i,j,:] - prediction[i,k,:]
            # looks like a prediction[:,:,None]-prediction[:,None,:]; making 4d?
            extracted_intensity_pred[i,j,k] = torch.norm(tensor, 2)
            # what can torch.norm work with?

所以也许只是

 tensor = prediction[:,:,None] - prediction(:,None,:]
 extracted_intensity_pred = torch.norm(tensor, ?)

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