self.offsets = np.array((0, *np.cumsum(self.token_field_dims)
时间: 2024-04-29 16:20:17 浏览: 10
这行代码将 `self.offsets` 设置为一个包含整数值的 NumPy 数组,这些整数值表示输入特征的不同取值的数量的累积和。具体来说,`np.cumsum(self.token_field_dims)` 会计算出输入特征 `X_T` 的不同取值的数量的累积和,然后用 `np.array((0, *cumsum))` 将其转换为一个 NumPy 数组,并在开头添加一个 0。这样得到的 `self.offsets` 数组的长度等于输入特征 `X_T` 的不同取值的数量。`self.offsets` 数组的第 `i` 个元素表示输入特征 `X_T` 中前 `i` 个不同取值的数量累积和。`self.offsets` 数组的作用是在嵌入层中为每个输入特征的不同取值分配一个对应的嵌入向量。
相关问题
def _sample_indices(self, record): if not self.test_mode and self.random_shift: average_duration = record.num_frames // self.clip_length if average_duration > 0: offsets = np.sort( np.multiply(list(range(self.clip_length)), average_duration) + randint(average_duration, size=self.clip_length)) else: offsets = np.sort(randint(record.num_frames, size=self.clip_length)) else: tick = record.num_frames / float(self.clip_length) offsets = np.array([int(tick / 2.0 + tick * x) for x in range(self.clip_length)]) return offsets解释一下
这段代码是一个函数,用于生成视频采样的索引(即从视频中选择哪些帧进行训练)。函数接受一个参数 `record`,代表视频数据。
首先,代码判断是否处于测试模式,并且是否需要进行随机偏移。如果是训练模式且需要随机偏移,则计算出平均每个片段包含多少帧,然后根据这个平均值随机生成一组偏移量,用于确定每个片段所包含的帧的位置。
如果平均帧数小于等于 0,则说明视频长度不足以生成一组偏移量,那么就直接随机生成一组帧位置。
如果处于测试模式或者不需要随机偏移,则按照视频长度和片段长度计算出每个片段的起始帧位置,并返回这些位置的列表。
self.scatter.set_sizes([size] * len(self.scatter.get_offsets()))
`self.scatter.set_sizes([size] * len(self.scatter.get_offsets()))` 是一个Matplotlib中scatter对象的方法,它将设置散点图中所有点的大小。
具体来说,`self.scatter.get_offsets()`方法返回散点图中所有点的坐标,`len(self.scatter.get_offsets())`将返回散点图中点的总数。然后,`[size] * len(self.scatter.get_offsets())`将创建一个大小为总点数的列表,其中每个元素都设置为`size`。最后,`self.scatter.set_sizes()`方法将使用这个列表来设置散点图中所有点的大小。
例如,如果您希望将散点图中所有点的大小设置为10,请使用以下代码:
```
size = 10
self.scatter.set_sizes([size] * len(self.scatter.get_offsets()))
```
这将使所有点的大小都为10。您可以将`size`变量设置为其他值,以更改点的大小。