解释fc=sum(H')'; fc=reshape(fc,nx,ny);

时间: 2024-06-01 10:08:17 浏览: 96
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python3.7解决最小二乘遇到ValueError:Expected 2D array, got 1D array instead: array=[5.].关于reshape和predict

这段代码是将一个行向量H进行转置，然后对转置后的矩阵按行求和得到一个列向量fc。接着，将fc重新reshape成一个nx行ny列的矩阵。 具体来说，如果H是一个1xN的行向量，那么H'是一个Nx1的列向量。对H'按行求和，其实就是将H中的每Nx1一组的元素相加，得到一个1xN的行向量fc。最后，reshape函数将fc变形为nx行ny列的矩阵。注意，这里的nx*ny=N。
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其中，reshape函数是numpy中的一个重要方法，用于改变数组的形状，但不改变其实际数据。本文将深入探讨numpy库的reshape用法，包括其基本概念、参数解析、使用示例以及注意事项。 **基本概念** numpy.reshape...

fc=sum(H')'; fc=reshape(fc,nx,ny);

这段代码的作用是将矩阵 H 的每一行求和，然后将结果转...将其转置成 mxn 的矩阵后，使用单引号将其转换成列向量，最后使用 reshape 函数将其重新组织成 nx 行、ny 列的矩阵形式。如果 nx*ny 不等于 mx，则会产生错误。

修改代码H=zeros(nxny,m); a=zeros(nxny,m); for k=1:m r=bsxfun(@minus,x_x,M(k,:)); a=phi(r) H(:,k)=d(k)*phi(r); end fc=sum(H')'; fc=reshape(fc,nx,ny); figure(5)

其中，H 和 a 是用于计算插值的矩阵，phi 是一个用于计算插值的函数，d 是一组权重，fc 是插值结果。 你可以根据需要修改函数和权重来获得不同的插值结果。如果你想要可视化不同的函数，可以修改 phi ...

BB=zeros(1,4096); w=0; for i=1:8:512 for j=1:8:512 w=w+1; xiaoduan=ST(i:i+7,j:j+7); [P,H] = qr(xiaoduan); x = reshape(H(1,:), 1, []); norm_x = norm(x); sum=sum+B(norm_x); end end

x = reshape(H(1,:), 1, []); norm_x = norm(x); B(norm_x) = B(norm_x) + 1; sum = sum + B(norm_x); end end for i = 1:4096 BB(i) = B(i) / sum; end 其中BB就是最终的特征向量。

def forward(self,feature): N,C,S = feature.shape h = feature.reshape(N,1,C,S) h = self.spatial_conv(h) # h = self.m(h) h1 = self.temporal_conv_1(h) h2 = self.temporal_conv_2(h) h3 = self.temporal_conv_3(h) h = torch.cat([h1,h2,h3],1) # h = torch.squeeze(h) h = rearrange(h,'n c h w -> n c (h w)') ht = torch.transpose(h,1,2) h = (h@ht)/(S-1) h = self.t1(h) h = self.tan1(h) h = self.FC(h) return h 解释下以上代码，是否有全连接层，如果没有给出连接层代码

以上代码是一个神经网络的前向传播函数。它包含了多个卷积层、非线性激活函数以及一个全连接层。 具体来说，它首先对输入的feature进行reshape操作，将它转换为形状为(N...return h 这样就只会输出卷积层的结果。

讲解下列代码：def make_grid(shape, window=256, min_overlap=32): """ Return Array of size (N,4), where N - number of tiles, 2nd axis represente slices: x1,x2,y1,y2 """ x, y = shape nx = x // (window - min_overlap) + 1 x1 = np.linspace(0, x, num=nx, endpoint=False, dtype=np.int64) x1[-1] = x - window x2 = (x1 + window).clip(0, x) ny = y // (window - min_overlap) + 1 y1 = np.linspace(0, y, num=ny, endpoint=False, dtype=np.int64) y1[-1] = y - window y2 = (y1 + window).clip(0, y) slices = np.zeros((nx,ny, 4), dtype=np.int64) for i in range(nx): for j in range(ny): slices[i,j] = x1[i], x2[i], y1[j], y2[j] return slices.reshape(nx*ny,4)

最后，函数使用 reshape 方法将 slices 数组从形状为 (nx, ny, 4) 转换为形状为 (nx * ny, 4)，并返回这个一维数组。 总体来说，这个函数的作用是将一个二维数组划分成多个大小相同的矩形块，并返回每个...

def fc_layer(self, bottom, name): with tf.variable_scope(name): shape = bottom.get_shape().as_list() dim = 1 for d in shape[1:]: dim *= d x = tf.reshape(bottom, [-1, dim]) weights = self.get_fc_weight(name) biases = self.get_bias(name) # Fully connected layer. Note that the '+' operation automatically # broadcasts the biases. fc = tf.nn.bias_add(tf.matmul(x, weights), biases) return fc

这段代码实现了一个全连接层（Fully Connected Layer），输入是bottom，输出是fc。其中，bottom表示输入数据，name是该层的名称，shape变量记录了bottom的形状，dim变量计算了bottom的总特征数，x变量是将bottom变形...

def make_grid(shape, window=256, min_overlap=32): """ Return Array of size (N,4), where N - number of tiles, 2nd axis represente slices: x1,x2,y1,y2 """ x, y = shape nx = x // (window - min_overlap) + 1 x1 = np.linspace(0, x, num=nx, endpoint=False, dtype=np.int64) x1[-1] = x - window x2 = (x1 + window).clip(0, x) ny = y // (window - min_overlap) + 1 y1 = np.linspace(0, y, num=ny, endpoint=False, dtype=np.int64) y1[-1] = y - window y2 = (y1 + window).clip(0, y) slices = np.zeros((nx,ny, 4), dtype=np.int64) for i in range(nx): for j in range(ny): slices[i,j] = x1[i], x2[i], y1[j], y2[j] return slices.reshape(nx*ny,4)此段代码所运用的想法

4. 最后，代码使用两个嵌套的循环，将每个矩形块的位置信息填充到 slices 数组中，并使用 reshape 方法将 slices 数组从形状为 (nx, ny, 4) 转换为形状为 (nx * ny, 4) 的一维数组，并返回该数组。...

u = reshape(u,ny,nx); 是什么意思

这句代码表示将一个长度为 ny*nx 的向量 u 重塑为一个 ny 行 nx 列的矩阵。其中，ny 是矩阵的行数，nx 是矩阵的列数。重塑后，矩阵中的元素顺序与原向量相同，但它们被重新排列为矩阵。具体来说，如果原...

这段代码讲解[M,~]= size(refs); y_ref_vector = reshape(refs',[M*ny,1]); % Built optimization problem that finds u such that (y-y_ref) minimized F = zeros(M*ny,nx); % Establish O F(1:ny,:) = C_d; for i=1:M-1 F(i*ny+1:(i+1)*ny,:) = F((i-1)*ny+1:i*ny,:)*A_d; end H_o = zeros(M*ny,nu); % Establish H: H_0 = D, H_k = CA^{k-1}B H_o(1:ny,:)=D_d; temp = B_d; for k=1:M-1 H_o(k*ny+1:(k+1)*ny,:)=C_d*temp; temp = A_d*temp; end H = zeros(M*ny,M*nu); for i=0:M-1 H(:,i*nu+1:(i+1)*nu) = H_o; H_o = [zeros(ny, nu); H_o(1:end-ny,:)]; end Q = diag(repmat([0.001,0.001,0.001,0,0,0],1,M)); R = 1.0e-4*eye(M*nu); u_ref_vector = quadprog(R+H'*Q*H,H'*Q'*(y_ref_vector-F*x0_quadcopter)); u_ref_vector=-u_ref_vector; u_ref = reshape(u_ref_vector,[nu,M])'; % Reshape the inputs as rowvectors for each time t [Y, T, x_ref] = lsim(sys,u_ref); % Simulation to get actual outputs and reference states x_ref_vector = reshape(x_ref',[M*nx,1]); close all

- 然后，代码建立了一个控制矩阵 $H$，其中 $H_{0:ny,:}$ 是输入矩阵 $D_d$，而 $H_{k*ny+1:(k+1)*ny,:}$ 则是根据系统的动态方程递推计算得到的。 - 接下来，代码设置了权重矩阵 $Q$ 和 $R$，并使用 quadprog 函数...

ber = sum(abs(demod_signal-bits))/n; 矩阵维度不一致，请重新编写

这个报错可能是因为 demod_signal 或 bits 的维度不一致，无法进行元素级别的 abs 和 sum 运算。你可以检查一下这两个变量的维度是否相同。 如果维度不同，你可以尝试使用 reshape 函数将它们变成相同的维度，例如...

解释X_train = X_train.reshape((train_samples, train_nx * train_ny))，preprocessor = prep.StandardScaler().fit(X_train)，X_train = preprocessor.transform(X_train)，X_train = X_train.reshape((train_samples, train_nx, train_ny))为什么要改变两次形状

这段代码中，首先通过 X_train.reshape((train_samples, train_nx * train_ny)) 将 X_train 的形状从 (train_samples, train_nx, train_ny) 改变为 (train_samples, train_nx * train_ny)，这是为了方便进行...

clc;clear all;close all;% 设置参数Fs = 8000;Fc = 2400;Tb = 0.001;N = 8;L = 4;% 生成随机比特序列data = randi([0 1], [1 N*L]);% 串并转换data_matrix = reshape(data, [N, L]);% 符号映射symbols_matrix = 2*data_matrix - 1;% I-Q 平衡symbols_matrix = symbols_matrix/sqrt(2);% 带通滤波器n = 0:1/Fs:(Tb*N-1/Fs);filter = sin(pi*n/Tb).*sqrt(2/Tb).*cos(2*pi*Fc*n);signal = reshape(filter*reshape(symbols_matrix, [N*L, 1]), [1, N*Tb*Fs]);% 加入高斯白噪声snr_db = 10;snr_lin = 10^(snr_db/10);P_signal = mean(abs(signal).^2);P_noise = P_signal/snr_lin;noise = sqrt(P_noise/2)*(randn(1, N*Tb*Fs) + 1i*randn(1, N*Tb*Fs));signal_noise = signal + noise;% 解调器demod_filter = fliplr(filter);demod_signal = conv(signal_noise, demod_filter);% 采样sampled_signal = demod_signal(Fs*Tb/2:Fb*Tb:N*Tb*Fs);% 决策器decoded_signal = sampled_signal > 0;% 比特错误率计算BER = sum(xor(decoded_signal, data))/(N*L)% 显示结果figure();subplot(2, 1, 1);plot(real(signal_noise));title('Baseband signal with noise');subplot(2, 1, 2);plot(decoded_signal);title('Decoded signal');对这些代码进行改进

为了更好地理解代码，可以添加注释来对代码进行解释。 matlab % 清除所有变量 clc; clear all; close all; % 设置参数 Fs = 8000; % 采样频率 Fc = 2400; % 载波频率 Tb = 0.001; % 每个比特的持续时间 N = 8; ...

解释代码 def __init__(self):#对象初始化 super(ModulationClassifier, self).__init__()#继承，重复调用 self.reshape = P.Reshape()#创建了一个PaddlePaddle的操作符（operator）P.Reshape()，并将其赋值给模型中的一个变量self.reshape。用于改变输入数据的形状（shape），例将一个二维矩阵转化为一个一维向量，或者将一个图片从一个通道数为3的图片转化为通道数为1的灰度图片。在模型的正向（forward）计算中，可以调用该操作符来进行数据形状的转换。 self.fc1 = nn.Dense(128)#nn模块创建了一个全连接层（Fully Connected Layer），该层的输出大小为128个节点。self.fc1表示该层的名称为fc1，nn.Dense(128)表示该层接收128维的输入，输出也是128维。在该层被定义后，可以将其作为神经网络的一部分使用。 self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Dense(64) self.relu2 = nn.ReLU() self.fc3 = nn.Dense(11)

这是Python中的一个类的构造函数（或初始化函数）。在类实例化时它会自动执行，并可以用来初始化对象的属性或执行其他必要操作。它的第一个参数通常是self，代表类的实例本身，可以用它来访问和设置实例的属性和方法...

class LSTM_Atten(nn.Module): """搭建Decoder结构""" def init(self, look_back, pre_len): super(LSTM_Atten, self).init() self.lstm = nn.LSTM(input_size=1, # 1个输入特征 hidden_size=128, # 隐状态h扩展为为128维 num_layers=1, # 1层LSTM batch_first=True, # 输入结构为(batch_size, seq_len, feature_size). Default: False ) self.lstmcell = nn.LSTMCell(input_size=128, hidden_size=128) self.drop = nn.Dropout(0.2) # 丢弃率 self.fc1 = nn.Linear(256, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 1) self.look_back = look_back self.pre_len = pre_len self.Softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): H, (h, c) = self.lstm(x.float(), None) # 编码 h = h.squeeze(0) c = c.squeeze(0) H_pre = torch.empty((h.shape[0], self.pre_len, 128 * 2)).to(device) for i in range(self.pre_len): # 解码 h_t, c_t = self.lstmcell(h, (h, c)) # 预测 H = torch.cat((H, h_t.unsqueeze(1)), 1) h_atten = self.Atten(H) # 获取结合了注意力的隐状态 H_pre[:, i, :] = h_atten # 记录解码器每一步的隐状态 h, c = h_t, c_t # 将当前的隐状态与细胞状态记录用于下一个时间步 return self.fc2(self.fc1(H_pre)).squeeze(2) def Atten(self, H): h = H[:, -1, :].unsqueeze(1) # [batch_size,1,128] H = H[:, -1 - self.look_back:-1, :] # [batch_size,look_back,128] atten = torch.matmul(h, H.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) # 注意力矩阵 atten = self.Softmax(atten) atten_H = atten * H # 带有注意力的历史隐状态 atten_H = torch.sum(atten_H, dim=1).unsqueeze(1) # 按时间维度降维 return torch.cat((atten_H, h), 2).squeeze(1) 这段代码如何改能实现多特征的输入

return self.fc2(self.fc1(H_pre.reshape(batch_size, -1))).squeeze(1) # reshape后进行线性变换 def Atten(self, H): h = H[:, -1, :].unsqueeze(1) # [batch_size,1,128] H = H[:, -1 - self.look_back:-1, ...

def forward(self, inputs, edges="__ALL__", skip=0): self.loss = 0 # prepare h = self.feat_drop(inputs) # NxD 特征丢弃操作，前面定义的 ft = self.fc(h).reshape((h.shape[0], self.num_heads, -1)) # NxHxD' N是批次大小，H是头数，D‘是头的特征维度 a1 = (ft * self.attn_l).sum(dim=-1).unsqueeze(-1) # N x H x 1 计算左边和右边的注意力系数 a2 = (ft * self.attn_r).sum(dim=-1).unsqueeze(-1) # N x H x 1 self.g.ndata.update({'ft' : ft, 'a1' : a1, 'a2' : a2})

接下来，将h作为输入传递给全连接层self.fc，并将结果重塑为形状为(h.shape[0], self.num_heads, -1)的张量。其中，h.shape[0]表示批次大小，self.num_heads表示头数，-1表示根据其他维度自动推断出的...

class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5, stride=1, padding=2), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.drop_out = nn.Dropout() self.fc1 = nn.Linear(7 * 7 * 64, 1000) self.fc2 = nn.Linear(1000, 10) def forward(self, x): out = self.layer1(x) out = self.layer2(out) out = out.reshape(out.size(0), -1) out = self.drop_out(out) out = self.fc1(out) out = self.fc2(out) return out 逐条解释上述代码的意思

我会逐条解释代码的意思： 1. class ConvNet(nn.Module):：定义了一个名为ConvNet的类，继承自nn.Module。 2. def __init__(self):：定义了类的初始化方法，用于初始化网络的结构和参数。 3. super(ConvNet,...

class Encoder(nn.Module): def __init__(self): super(Encoder, self).__init__() self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(200, 128), nn.BatchNorm1d(num_features=128), nn.ReLU() ) self.lstm = nn.LSTM(input_size=128, hidden_size=256, num_layers=2, batch_first=True) # (S,N,V) -> (N,S,V) def forward(self, x): # (N,3,42,130) -> (N,126,130) -> (N,130,126) -> (N*130,126) -> (N*130,128) -> (N,130,128) -> (N,128) -> (N,256) # (N,3,50,200) -> (N,150,200) -> (N,200,150) -> (N*200,150) -> (N*200,128) -> (N,200,128) -> (N,128) -> (N,256) x = x.reshape(-1, 150, 200).permute(0, 2, 1) x = x.reshape(-1, 150) fc1 = self.fc1(x) fc1 = fc1.reshape(-1, 200, 128) lstm, (h_n, h_c) = self.lstm(fc1, None) out = lstm[:, -1, :] return out class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=256, hidden_size=128, num_layers=2, batch_first=True) self.out = nn.Linear(128, 36) def forward(self, x): # (N,256) -> (N,7,256) -> (N,7,128) -> (N*7,128) -> (N*7,36) -> (N,7,36) # (N,256) -> (N,7,256) -> (N,7,128) -> (N*7,128) -> (N*7,36) -> (N,7,36) x = x.reshape(-1, 1, 256) x = x.expand(-1, 7, 256) lstm, (h_n, h_c) = self.lstm(x, None) y1 = lstm.reshape(-1, 128) out = self.out(y1) output = out.reshape(-1, 7, 36) return output class MainNet (nn.Module): def __init__(self): super(MainNet, self).__init__() self.encoder = Encoder() self.decoder = Decoder() def forward(self, x): encoder = self.encoder(x) decoder = self.decoder(encoder) return decoder

这段代码定义了一个由三个子模块组成的神经网络，其中包括一个编码器、一个解码器和一个主网络。编码器将形状为 (N, 3, 50, 200) 的输入张量 x 通过一系列操作转换为形状为 (N, 256) 的隐状态向量，解码器则将该向量...

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