• transpose

在处理caffe读入的图片数据时,需要将原始图片的数据

H*W*3(height*width*RGB) 转换为 3*H*W(RGB*heigth*width)

需要用到numpy的transpose功能:设想图片尺寸2x2,RGB模式 则数组规模为2x2x3

>>>import numpy as np
>>> x = np.arange(12).reshape(2,2,3)
>>> x
array([[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5]], [[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]]])
>>> x_ = np.transpose(x,(2,0,1))
>>> x_
array([[[ 0, 3],
[ 6, 9]], [[ 1, 4],
[ 7, 10]], [[ 2, 5],
[ 8, 11]]])
>>>

transpose的实现原理其实很简单,只要保存一个view即可,例如原索引是i,j,k,按照“(2,0,1)” transpose后,索引便成为k,i,j,即Ai,j,k = ATk,i,j ,可以用上面的例子试验。

  • 多维数组指定axies上元素顺序的调换(例如RGB->BGR):

还有一个问题,在caffe中根据convention使用BGR的通道模式,所以对如上x_做0轴上的变换

>>> x_.shape
(3, 2, 2)
>>> x_[(2,1,0),:,:]
array([[[ 2, 5],
[ 8, 11]], [[ 1, 4],
[ 7, 10]], [[ 0, 3],
[ 6, 9]]])
>>>

调换选定轴上元素的位置其实很方便,在指定轴位置放置指示顺序的tuple即可,其他轴保持(使用":")。

例如将上面的2x2矩阵上下两行对调

>>> x_
array([[[ 0, 3],
[ 6, 9]], [[ 1, 4],
[ 7, 10]], [[ 2, 5],
[ 8, 11]]])
>>> x_.shape
(3, 2, 2)
>>> x_[:,(1,0),:]
array([[[ 6, 9],
[ 0, 3]], [[ 7, 10],
[ 1, 4]], [[ 8, 11],
[ 2, 5]]])
>>>
  • 两个元素个数相同但维数不同的数组赋值

例如'x_flat'是维数为(12,)的行向量,现在想将上面的2x2x3数组'x_'复制给'x_flat'而不改变'x_flat'的内存空间,可如下:

>>> x_flat = np.arange(12)
>>> x_flat.shape
(12,)
>>> x_flat
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
>>> x_
array([[[ 0, 3],
[ 6, 9]], [[ 1, 4],
[ 7, 10]], [[ 2, 5],
[ 8, 11]]])
>>> x_flat.flat = x_.flat
>>> x_flat
array([ 0, 3, 6, 9, 1, 4, 7, 10, 2, 5, 8, 11])

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