v_out=out(nl+1:nl+nb,:);

时间: 2024-06-05 11:12:40 浏览: 3
这行代码可能是从一个神经网络的输出中提取出最终的输出结果。在神经网络中,通常会有多个隐藏层,最后一个隐藏层的输出会经过一个输出层得到最终的输出结果。这里的`nl`表示最后一个隐藏层的编号,`nb`表示输出层的神经元数量。`out`是整个神经网络的输出结果,包括每一个隐藏层的输出和最终的输出结果。`out(nl+1:nl+nb,:)`则是从整个输出中提取出最终输出的部分。`v_out`则是最终的输出结果。
相关问题

for k=1:sizepop % 计算适应度值 [out,errorcode]=sol(pop(k,:)'); i_out=out(1:nl,:); v_out=out(nl+1:nl+nb,:); pin_out=out(nl+nb+1:nl+nb+nb,:); qin_out=out(nl+nb+nb+1:nl+nb+nb+nb,:);这一段为什么运行很慢

这段代码的运行速度可能很慢,因为它包含了一个循环,可能需要多次执行。如果pop的大小很大,那么循环次数将会非常大,从而导致整个代码运行时间变慢。 另外,该代码还包含了一些矩阵运算,如矩阵乘法和加法。如果矩阵的大小很大,那么这些运算也会显著影响代码的运行速度。 要提高代码的运行速度,可以尝试以下方法: 1. 尽量减少循环的次数或使用向量化操作,这样可以减少代码的执行时间。 2. 考虑使用并行计算来加速代码的运行速度。 3. 调整矩阵的大小,以减少矩阵运算的时间。 4. 优化代码中的算法,以减少计算量。 5. 使用编译器选项和优化技术,如代码向量化、循环展开等,以加速代码的执行速度。

怎么在下面这个配置里配置WiFi 6 AX协议?interface=wlan0 driver=nl80211 hw_mode=a ieee80211ax=1 ieee80211ac=1 ieee80211n=1 ssid=SKY-AP_21_test channel=52 wpa=2 wpa_passphrase=12345678 wpa_key_mgmt=WPA-PSK wpa_pairwise=CCMP rsn_pairwise=CCMP auth_algs=3 wmm_enabled=1 # 连接ap的最大数量 max_num_sta=255 logger_stdout=-1 logger_stdout_level=2

要在上述配置中配置WiFi 6 AX协议(802.11ax),您可以按照以下步骤进行设置: 1. 确保您的无线网卡支持WiFi 6协议。只有支持802.11ax的网卡才能提供WiFi 6功能。 2. 将配置文件中的`ieee80211ax=1`添加到配置文件中,以启用WiFi 6协议。 3. 可选:根据需要,您还可以保留`ieee80211ac=1`和`ieee80211n=1`,以支持WiFi 5(802.11ac)和WiFi 4(802.11n)协议。 4. 将`hw_mode`参数设置为`a`,以指定使用5GHz频段。 5. 根据需要,您可以保留或更改其他参数,如SSID、频道、加密等。 最终的配置文件可能如下所示: ``` interface=wlan0 driver=nl80211 hw_mode=a ieee80211ax=1 ieee80211ac=1 ieee80211n=1 ssid=SKY-AP_21_test channel=52 wpa=2 wpa_passphrase=12345678 wpa_key_mgmt=WPA-PSK wpa_pairwise=CCMP rsn_pairwise=CCMP auth_algs=3 wmm_enabled=1 max_num_sta=255 logger_stdout=-1 logger_stdout_level=2 ``` 请注意,不同设备和驱动程序可能会对配置参数有所不同,因此在实际使用中,请根据您的设备和驱动程序的要求进行相应的配置。

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import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import autograd """ 用神经网络模拟微分方程,f(x)'=f(x),初始条件f(0) = 1 """ class Net(nn.Module): def __init__(self, NL, NN): # NL n个l(线性,全连接)隐藏层, NN 输入数据的维数, # NL是有多少层隐藏层 # NN是每层的神经元数量 super(Net, self).__init__() self.input_layer = nn.Linear(1, NN) self.hidden_layer = nn.Linear(NN,int(NN/2)) ## 原文这里用NN,我这里用的下采样,经过实验验证,“等采样”更优。更多情况有待我实验验证。 self.output_layer = nn.Linear(int(NN/2), 1) def forward(self, x): out = torch.tanh(self.input_layer(x)) out = torch.tanh(self.hidden_layer(out)) out_final = self.output_layer(out) return out_final net=Net(4,20) # 4层 20个 mse_cost_function = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # Mean squared error 均方误差求 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-4) # 优化器 def ode_01(x,net): y=net(x) y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0] return y-y_x # y-y' = 0 # requires_grad=True).unsqueeze(-1) plt.ion() # 动态图 iterations=200000 for epoch in range(iterations): optimizer.zero_grad() # 梯度归0 ## 求边界条件的损失函数 x_0 = torch.zeros(2000, 1) y_0 = net(x_0) mse_i = mse_cost_function(y_0, torch.ones(2000, 1)) # f(0) - 1 = 0 ## 方程的损失函数 x_in = np.random.uniform(low=0.0, high=2.0, size=(2000, 1)) pt_x_in = autograd.Variable(torch.from_numpy(x_in).float(), requires_grad=True) # x 随机数 pt_y_colection=ode_01(pt_x_in,net) pt_all_zeros= autograd.Variable(torch.from_numpy(np.zeros((2000,1))).float(), requires_grad=False) mse_f=mse_cost_function(pt_y_colection, pt_all_zeros) # y-y' = 0 loss = mse_i + mse_f loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 优化下一步。This is equivalent to : theta_new = theta_old - alpha * derivative of J w.r.t theta if epoch%1000==0: y = torch.exp(pt_x_in) # y 真实值 y_train0 = net(pt_x_in) # y 预测值 print(epoch, "Traning Loss:", loss.data) print(f'times {epoch} - loss: {loss.item()} - y_0: {y_0}') plt.cla() plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y.detach().numpy()) plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y_train0.detach().numpy(),c='red') plt.pause(0.1)

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