你好，我正試圖為張量或更精確的多通道影像實作總變化函式。我發現，對于上述總變異（圖片中），有這樣的源代碼：
def compute_total_variation_loss（img, weight）。
tv_h = ((img[:, :,1:, :] - img[:, :, :-1, :]). pow(2)).sum（)
tv_w = ((img[:, :, :,1:] - img[:, :, :, :-1])。 pow(2)).sum（)
return weight * (tv_h tv_w)
因為我是Python的初學者，我不明白在影像中i和j的指數是如何被提及的。我還想增加c的總變化（除了i和j），但我不知道哪個指數是指c。
或者說得更簡潔些，如何用python寫出以下公式。 在此輸入圖片描述
uj5u.com熱心網友回復：
這個函式假設是成批的影像。所以img是一個四維的張量(B, C, H, W)(B是批量影像的數量，C是顏色通道的數量，H是高度，W是寬度)。
因此，img[0, 1, 2, 3]是第一幅影像中第二種顏色（RGB中的綠色）的像素(2, 3)。
在Python（以及Numpy和PyTorch）中，可以用符號i:j來選擇元素的切片，意思是選擇元素i, i 1, i 2, ..., j - 1。在你的例子中，:表示所有元素，1:表示所有元素，但第一個，:-1表示所有元素，但最后一個（負指數檢索的元素向后）。請參考 "NumPy中的切分 "的教程。
所以img[:,:,1:,:] - img[:,:,:-1,:]相當于（一批）影像減去自己垂直移動了一個像素，或者，用你的符號X（i 1, j, k）- X（i, j, k）。然后張量被平方(.pow(2))并被求和(.sum())。請注意，在這種情況下，總和也是在批次上，所以你收到的是批次的總變化，而不是每個影像的變化。
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