请定义一个可变的二维数组的参数,并把它放进module类的__init__里,通过比较它与另一个数组的区别更新数组值。给出它的代码
时间: 2023-03-26 17:01:45 浏览: 49
很高兴回答您的问题。以下是代码示例:
```python
class Module:
def __init__(self, arr):
self.arr = arr
def update_arr(self, new_arr):
for i in range(len(self.arr)):
for j in range(len(self.arr[i])):
if self.arr[i][j] != new_arr[i][j]:
self.arr[i][j] = new_arr[i][j]
# 创建一个可变的二维数组
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 创建一个 Module 实例
module = Module(arr)
# 创建另一个数组
new_arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 10]]
# 更新数组值
module.update_arr(new_arr)
```
希望这个代码示例能够帮助您!
相关问题
请定义一个二维数组的参数,并把它放进module类的__init__里,给出它的代码
好的,我可以回答这个问题。
一个二维数组的参数可以定义为:arr = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
然后将它放进module类的__init__里,代码如下:
class module:
def __init__(self, arr):
self.arr = arr
这样就可以在创建module类的实例时,将二维数组作为参数传入,并在类中进行使用了。
定义一个大小为512*512二维数组的参数,将它放到module类的__init__里,并通过比较它与一个新数组的差别构建loss,通过Adam优化器更新数组。请给出它的代码
好的,以下是代码:
```python
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch
class MyModule(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModule, self).__init__()
self.my_array = nn.Parameter(torch.zeros((512, 512)), requires_grad=True)
def forward(self, x):
# do something with x and self.my_array
return x
model = MyModule()
new_array = torch.ones((512, 512))
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=.001)
for i in range(100):
optimizer.zero_grad()
output = model(torch.zeros((1, 1)))
loss = criterion(output, new_array - model.my_array)
loss.backward()
optimizer.step()
print(model.my_array)
```
这个代码定义了一个大小为512*512的二维数组,并将其作为模块类的参数。然后,它通过比较这个数组与一个新数组的差别来构建损失函数,并使用Adam优化器来更新数组。最后,它打印出了更新后的数组。