害羞的针织衫 · Qt Virtual ...· 6 月前 · |
忐忑的口罩 · 数字字母正则表达式 - 小林不会飞 - 博客园· 1 年前 · |
玩篮球的煎鸡蛋 · WindowsIdentity.Impers ...· 1 年前 · |
心软的水煮肉 · 大叔经验分享(45)kibana添加inde ...· 1 年前 · |
我正在使用
Eigen
库进行矩阵/张量计算,其中我希望返回沿深度轴的最大值的索引。类似于
numpy.argmax()
在Python中所做的事情。
张量维数如下:(行= 200,列= 200,depth=4)
#include <Eigen/Dense>
int main(){
Eigen::Tensor<double, 3> table(4,200,200);
table.setRandom();
// How can I do this task for axis = 2, i.e depth of a tensor?
// int max_axis = table.argmax(ax=2);
return 0;
}
老实说,这只是一个转折,而不是问题本身的令人满意的答案。然而,下面的方法对我来说是有效的。
我在Eigen库中找不到我想要的。取而代之的是,我改用了 armadillo 库,它非常类似于numpy,它有一个用户友好的API。而且,相比较而言,对于有Python或Matlab背景的人来说, armadillo 更容易理解。
在armadillo中,找到 argmax 就像下面这样简单:(在所有深度轴上查找第二行和第二列的argmax )
arma::Cube<double> A(200, 200, 4, arma::fill::randu);
uword i = A(arma::span(1), arma::span(1), arma::span::all).index_max();
特征代码库中的 This test suite 有一些跨轴的子集执行缩减的示例。
以下是一种似乎有效的方法:
std::array<int, 1> reduce_dims{2};
Eigen::Tensor<Eigen::Tuple<Eigen::Index, double>, 2> reduced =
table.index_tuples().reduce(reduce_dims,
Eigen::internal::ArgMaxTupleReducer<
Eigen::Tuple<Eigen::Index, double> >());
reduce_dims
指定应该减少的轴的列表(在本例中,仅指定通道)。返回的张量包含“线性”索引和最大值本身,因此要提取实际的通道索引,您可能需要迭代张量:
for (int c = 0; c < reduced.dimension(1); ++c) {
for (int r = 0; r < reduced.dimension(0); ++r) {
Eigen::Index argmax_channel_index =
reduced(r, c).first / (table.dimension(0) * table.dimension(1));
std::cout << "argmax channel: " << argmax_channel_index << " "
<< "max: " << reduced(r, c).second << std::endl;
}
Eigen的张量库有一个
argmin/argmax
成员函数,不幸的是,目前
https://eigen.tuxfamily.org/dox/unsupported/eigen_tensors.html
上没有记录这个成员函数。
Eigen的矩阵库可以通过
minCoeff/maxCoeff
的访问者重载来模仿相同的行为。请参阅:
https://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialReductionsVisitorsBroadcasting.html
#include <Eigen/Dense>
#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>
#include <iostream>
#define STR_(x) #x
#define STR(x) STR_(x)
#define PRINT(x) std::cout << STR(x) << ":\n" << (x) << std::endl
int main()
using namespace Eigen;
using T = int;
using S = Sizes<2, 3>;
S const sizes{};
T constexpr data[S::total_size]{
8, 4,
1, 6,
9, 2,
Map<MatrixX<T> const> const matrix(data, sizes[0], sizes[1]);
PRINT(matrix);
RowVector2<Index> argmax{};
matrix.maxCoeff(&argmax.x(), &argmax.y());
PRINT(argmax);
VectorX<Index> argmax0{matrix.cols()};
for (Index col = 0; col < matrix.cols(); ++col)
matrix.col(col).maxCoeff(&argmax0[col]);
PRINT(argmax0);
VectorX<Index> argmax1{matrix.rows()};
for (Index row = 0; row < matrix.rows(); ++row)
matrix.row(row).maxCoeff(&argmax1[row]);
PRINT(argmax1);
TensorMap<Tensor<T const, S::count>> const tensor(data, sizes);
PRINT(tensor);
PRINT(tensor.argmax());
PRINT(tensor.argmax(0));
PRINT(tensor.argmax(1));
// Note that tensor.argmax() is the index for a 1D view of the data:
Index const matrix_index = sizes.IndexOfColMajor(std::array{argmax.x(), argmax.y()});
Index const tensor_index = Tensor<Index, 0>{tensor.argmax()}();
PRINT(matrix_index == tensor_index);
}
输出:
matrix:
8 1 9
4 6 2
argmax:
argmax0:
argmax1:
tensor:
8 1 9
4 6 2
tensor.argmax():
tensor.argmax(0):
忐忑的口罩 · 数字字母正则表达式 - 小林不会飞 - 博客园 1 年前 |