2023ICLR_Embedding fourier for ultra-high-definition Low-light image enhancement

发布时间 2023-05-30 18:59:22作者: helloWorldhelloWorld
1. # narrow切片
x1, x2 = (x.narrow(1, 0, self.split_len1), x.narrow(1, self.split_len1, self.split_len2))

假设输入的张量是x,那么这句代码的作用是将x在第1维(即行数)上分别切割为两个长度分别为self.split_len1和self.split_len2的子张量,分别赋值给变量x1和x2。

其中,narrow()函数的参数含义分别为:

dim:表示对哪个维度进行切片,这里是第1维(即行数)。
start:表示切片的起始位置,这里第1个子张量的起始位置是0。
length:表示切片的长度,这里第1个子张量的长度为self.split_len1,第2个子张量的长度为self.split_len2。
因此,x1和x2分别是x在第1维上切割后得到的两个子张量,x1的行数为self.split_len1,列数与x相同;x2的行数为self.split_len2,列数与x相同。这种操作在深度学习中经常用于数据分批处理,以便进行高效的批量计算。