MindSpore张量mindspore::tensor】的更多相关文章

MindSpore张量mindspore::tensor MSTensor #include <ms_tensor.h> MSTensor定义了MindSpore Lite中的张量. 构造函数和析构函数 MSTensor MSTensor() MindSpore Lite MSTensor的构造函数. 返回值 MindSpore Lite MSTensor的实例. ~MSTensor virtual ~MSTensor() MindSpore Lite Model的析构函数. 公有成员函数 d…
MindSpore接口mindspore::api Context #include <context.h> Context类用于保存执行中的环境变量. 静态公有成员函数 Instance static Context &Instance(); 获取MindSpore Context实例对象. 公有成员函数 GetDeviceTarget const std::string &GetDeviceTarget() const; 获取当前目标Device类型. 返回值 当前Devi…
张量(Tensor) 在Tensorflow中,变量统一称作张量(Tensor). 张量(Tensor)是任意维度的数组. 0阶张量:纯量或标量 (scalar), 也就是一个数值,例如,\'Howdy\' 或 5 1阶张量:向量 (vector)或矢量,也就是一维数组(一组有序排列的数),例如,[2, 3, 5, 7, 11] 或 [5] 2阶张量:矩阵 (matrix),也就是二维数组(有序排列的向量),例如,[[3.1, 8.2, 5.9][4.3, -2.7, 6.5]] 3阶张量:三维…
MindSpore数据集mindspore::dataset ResizeBilinear #include <image_process.h> bool ResizeBilinear(LiteMat &src, LiteMat &dst, int dst_w, int dst_h) 通过双线性算法调整图像大小,当前仅支持的数据类型为uint8,当前支持的通道为3和1. 参数 src: 输入的图片数据. dst: 输出的图片数据. dst_w: 输出图片数据的宽度. dst_h…
根据结构张量能区分图像的平坦区域.边缘区域与角点区域. 此算法也算是计算机科学最重要的32个算法之一了.链接的文章中此算法名称为Strukturtensor算法,不过我搜索了一下,Strukturtensor这个单词好像是德语,翻译过来就是structure tensor结构张量了. 此处所说的张量不是相对论或黎曼几何里的张量,黎曼几何的张量好多论文都叫张量场了.也不是数学界还没研究明白的对矩阵进行扩展的高阶张量,主要是张量分解.这里的结构张量就是一个矩阵,一个对图像像素进行组织的数据结构而已.…
1. 从标量到矢量:携带更丰富的信息 矢,是箭的意思,突出的特点是其指向性. 袋子里有几个球? 3 个,magnitude(幅度,没有单位): 从这到你家多远?3 km(denominate),3 称为 scalars,标量,或叫纯量: 从这如何到达你的家里?步行 3km,显然是不够的,除了距离(distance)或者幅值(magnitude)外,还需要方向.具有了方向的距离,就是 vectors. 速度就是一个矢量,既有大小又有方向: 自然动量 mv⃗ (momentum)也是一个矢量: 2.…
根据结构张量能区分图像的平坦区域.边缘区域与角点区域. 此算法也算是计算机科学最重要的32个算法之一了.链接的文章中此算法名称为Strukturtensor算法,不过我搜索了一下,Strukturtensor这个单词好像是德语,翻译过来就是structure tensor结构张量了. 此处所说的张量不是相对论或黎曼几何里的张量,黎曼几何的张量好多论文都叫张量场了.也不是数学界还没研究明白的对矩阵进行扩展的高阶张量,主要是张量分解.这里的结构张量就是一个矩阵,一个对图像像素进行组织的数据结构而已.…
张量——N-dim 数组 1. 数组的创建 2. 符号数组的创建 3. 一维数组改变形状创建 4. 切片操作 5. 符号数组操作 6. 数组转化为列表 7. 维度为2的数组可以转化为矩阵  …
在使用numpy 对张量(数组)进行操作时,两个形状相同的张量进行加减等运算很容易理解,那么不同形状的张量之间的运算是通过广播来实现的.广播实际上很简单,但是弄清楚是也花了不小功夫,这里记录一下. 广播的目的是将两个不同形状的张量 变成两个形状相同的张量,即先对小的张量添加轴(使其ndim与较大的张量相同),在把较小的张量沿着新轴重复(使其shape与较大的相同) 广播的的限制条件为:两个张量的 trailing dimension(从后往前算起的维度)的轴长相等 或 其中一个的长度为1 imp…
1.结构张量的作用:       能够区分图像中的平坦区域,边缘,角点: 2.图像中的结构张量的定义    1)是一个矩阵:    2)与图像的水平,垂直梯度有关,定义如下: 在MATLAB中,可以用如下语句求解:[Ix,Iy]=gradient(Image);   3)求出结构张量矩阵的行列式,和迹(矩阵对角线之和)  行列式:K=det(E);     迹:   H=trace(E);   以下代码来源于网络,注释除外 clear all; close all; clc; I=imread(…