随笔分类 - numpy
摘要：问题描述：git上的一个官方项目，图像预处理操作，使用torch进行处理，包含Resize,ToTensor,Nomalize,处理后的结果输入到trt-fp16精度的模型中，可以正常输出。我对图像预处理进行了修改，使用opencv进行resize，numpy进行totensor，nomalize操
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摘要：问题描述 使用NumPy库时遇到：AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'报错。 错误原因 目前最新的的NumPy版本（如1.26版本）中已经不再使用这个别名。 解决方法 方法1：将NumPy的版本降级，但是得注意并不是随便将至以前
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摘要：比如在比较torch模型输出和onnxruntime输出， import onnxruntime ort_session = onnxruntime.InferenceSession("super_resolution.onnx", providers=["CPUExecutionProvider"
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摘要：报错TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 134), <f4，我猜你很可能是在将array数据转换成图片，使用的是函数 Image.fromarray() 而这个函数处理的是uint8类型，所以你可以使用： print(image.dtype
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摘要：计算一个list的平均值 import numpy as np # 创建一个包含数字的列表 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 使用numpy.mean()函数计算平均值 average = np.mean(my_list) print("平均值:", average) nump
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摘要：举例 >>> shape=(2,2) >>> np.random.randn(*shape) array([[-1.64633649, -0.03132273], [-0.92331459, 1.05325462]])这不是NumPy特定的语法，而是Python语法。所谓的*-操作符是在参数列表中进
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摘要：`np.array(cropped_im_size)[None, ::-1]` 是一个NumPy数组的操作，用于对 `cropped_im_size` 这个元组进行处理。让我们逐步解释这个表达式的含义： 1. `cropped_im_size` 是一个包含裁剪后图像大小的元组，形如 `(height
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摘要：pytorch的tensor同理。 先说结论： None实际上是增加了一个维度，它不是原维度的索引。 为什么引入None 说一下我找原文档的心路历程： 在numpy的官方文档里搜索“slice”，也就是切片，很容易就能找到关于slice的介绍： Basic slicing extends Pytho
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摘要：>>> import numpy >>> numpy.tile([0,0],5)#在列方向上重复[0,0]5次，默认行1次 array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]) >>> numpy.tile([0,0],(1,1))#在列方向上重复[0,0]1次，行1次 arr
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摘要：python numpy 中linspace函数 numpy提供linspace函数(有时也称为np.linspace)是python中创建数值序列工具。与Numpy arange函数类似，生成结构与Numpy 数组类似的均匀分布的数值序列。两者虽有些差异，但大多数人更愿意使用linspace函数，
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摘要：要求: 我有两个numpy类型的数组，第一个维度都是相同的，其中一个数组中都是0或者1，如果是1，则将两一个数组中的相同位置提取出来形成一个新的numpy数组 可以使用numpy的boolean indexing功能来完成此操作。假设第一个数组为arr1，第二个数组为arr2，可以使用如下代码来提取
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摘要：在图像预处理时，img类型为numpy.array，如果不想使用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)，可以使用img = img[:, :, (2, 1, 0)]代替
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摘要：1.单词 repeat：重复相关的词义 2.使用 np.repeat(1, 5) array([1, 1, 1, 1, 1]) # 1 重复5次 x = np.array([[1,2],[3,4]]) np.repeat(x, 2) array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) #
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