self.positions[i] = [random.randint(10, 100), random.uniform(0.1, 0.9), random.randint(16, 64), random.randint(2, 8)]
时间: 2023-10-13 21:36:45 浏览: 53
这行代码将一个包含四个元素的列表赋值给了`self.positions`中的第`i`个元素。其中四个元素分别是随机生成的整数`x`(满足10≤x≤100)、随机生成的浮点数`y`(满足0.1≤y<0.9)、随机生成的整数`w`(满足16≤w≤64)和随机生成的整数`h`(满足2≤h≤8)。这个列表记录了一个矩形的位置和大小信息。
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本关任务:编写一个程序,实现第一关的向量版,即带漂移的一维随机游走的向量版实现。 相关知识 为了完成本关任务,你需要掌握: 1.常见Python随机数函数; 2.随机游走(random walk)。 常见Python随机数函数 import numpy r = numpy.random.random(n) [0, 1) n个实数 r = numpy.random.uniform(a, b, n) [a, b) n个实数 i = numpy.random.randint(a, b+1, n) [a, b] 整数 i = numpy.random.random_integers(a, b, n) [a, b] 整数 随机游走(random walk) 也称随机漫步,是指基于过去的表现,无法预测将来的发展步骤和方向。其概念接近于布朗运动,是布朗运动的理想数学状态。醉汉行走的轨迹、布朗运动、股完善一维随机游走程序,使得向右移动的概率为 r,向左移动的概率为 1-r(生成中的数字,而不是{1,2}中的整数)。在 n s 步后计算 n p 个粒子的平均位置。 在数学上可以证明,在 n p →∞时,平均位置逼近 rn s −(1−r)n s (n s 是步数)。 请你编写函数 random_walk1D_drift(np, ns, r)的向量版实现,返回 np 个粒子随机游走 ns 步(每步右移概率为 r)后平均位置的估算值。 提示:使用 numpy 库中数组类型及相关函数。
以下是向量版实现的代码:
```python
import numpy as np
def random_walk1D_drift(np, ns, r):
positions = np.zeros(np) # 初始化每个粒子的位置为0
for i in range(ns):
moves = np.random.choice([-1, 1], size=np, p=[1-r, r]) # 随机生成每个粒子的移动方向
positions += moves # 更新每个粒子的位置
return np.mean(positions) # 返回所有粒子的平均位置
```
其中,np.zeros(np) 表示生成一个长度为 np 的一维数组,每个元素初始值为0。np.random.choice([-1, 1], size=np, p=[1-r, r]) 表示从列表 [-1, 1] 中随机选择 size 个元素,其中选择 -1 的概率为 1-r,选择 1 的概率为 r。positions += moves 表示将每个粒子的位置向右移动 moves 个单位(如果 moves 为正数),或向左移动 -moves 个单位(如果 moves 为负数)。最后,np.mean(positions) 表示计算所有粒子的平均位置。
编写pytorch代码,定义LSTMAttention模型,模型的输入层为特征数据集,输出为标签数据集,定义一个CPSO优化算法,用CPSO算法有优化模型中神经元个数、dropout、batch_size、自注意力等超参数,将最优的超参数传递给模型,
好的,我可以帮你解答这个问题。首先,我们需要定义LSTMAttention模型,代码如下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class LSTMAttention(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(LSTMAttention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1, bias=False)
def forward(self, input):
lstm_out, self.hidden = self.lstm(input)
attention_weights = F.softmax(self.attention(lstm_out), dim=1)
attention_output = torch.bmm(lstm_out.transpose(1,2), attention_weights).squeeze()
output = self.fc(attention_output)
return output
```
上面的代码定义了一个带注意力机制的LSTM模型,输入层为`input_size`大小的特征数据,输出层为`output_size`大小的标签数据。
接下来,我们需要定义CPSO优化算法,代码如下:
```python
import random
import numpy as np
class CPSO:
def __init__(self, n_particles, n_epochs, n_features, n_labels):
self.n_particles = n_particles
self.n_epochs = n_epochs
self.n_features = n_features
self.n_labels = n_labels
self.positions = np.zeros((self.n_particles, 4))
self.velocities = np.zeros((self.n_particles, 4))
self.pbest_positions = np.zeros((self.n_particles, 4))
self.pbest_fitnesses = np.ones(self.n_particles) * float('inf')
self.gbest_position = np.zeros(4)
self.gbest_fitness = float('inf')
def optimize(self, fitness_function):
for i in range(self.n_particles):
self.positions[i] = [random.randint(10, 100), random.uniform(0.1, 0.9), random.randint(16, 64), random.randint(2, 8)]
self.velocities[i] = [random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)]
for epoch in range(self.n_epochs):
for i in range(self.n_particles):
fitness = fitness_function(self.positions[i])
if fitness < self.pbest_fitnesses[i]:
self.pbest_positions[i] = self.positions[i]
self.pbest_fitnesses[i] = fitness
if fitness < self.gbest_fitness:
self.gbest_position = self.positions[i]
self.gbest_fitness = fitness
r1 = random.uniform(0, 1)
r2 = random.uniform(0, 1)
r3 = random.uniform(0, 1)
r4 = random.uniform(0, 1)
self.velocities[i] = r1 * self.velocities[i] + r2 * (self.pbest_positions[i] - self.positions[i]) + r3 * (self.gbest_position - self.positions[i]) + r4 * (np.array([random.randint(10, 100), random.uniform(0.1, 0.9), random.randint(16, 64), random.randint(2, 8)]) - self.positions[i])
self.positions[i] += self.velocities[i]
return self.gbest_position
```
上面的代码定义了一个基于粒子群优化算法(PSO)的CPSO算法,用于优化LSTMAttention模型中的4个超参数:神经元个数、dropout、batch_size和自注意力。
最后,我们将CPSO算法应用于LSTMAttention模型中,代码如下:
```python
def fitness_function(params):
hidden_size, dropout, batch_size, attention_size = params
model = LSTMAttention(input_size=n_features, hidden_size=hidden_size, output_size=n_labels)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
model.train()
for epoch in range(n_epochs):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
model.eval()
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for inputs, labels in test_loader:
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
return -accuracy
n_particles = 10
n_epochs = 10
n_features = len(train_dataset[0][0])
n_labels = len(set(train_dataset.targets))
cpso = CPSO(n_particles, n_epochs, n_features, n_labels)
best_params = cpso.optimize(fitness_function)
print("Best params:", best_params)
```
上面的代码中,我们首先定义了一个适应度函数`fitness_function`,用于评估LSTMAttention模型在给定超参数下的性能。然后,我们使用CPSO算法来找到最优的超参数组合,并将其传递给模型。最后,我们输出最优的超参数组合。
希望以上内容能够帮到你。
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