import torchdef k_matrix(matrix, k=8): num = matrix.shape[0] knn_graph = torch.zeros(matrix.shape) idx_sort = torch.argsort(-(matrix - torch.eye(num)), dim=1) for i in range(num): knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + torch.eye(num),那你修改这个代码让其都放入GPU
时间: 2024-01-25 19:04:04 浏览: 29
可以通过将数据和模型都放在GPU上来修改代码,如下所示:
```python
import torch
def k_matrix(matrix, k=8):
device = torch.device('cuda:0') # 将数据和模型放在cuda:0上
num = matrix.shape[0]
knn_graph = torch.zeros(matrix.shape, device=device)
idx_sort = torch.argsort(-(matrix - torch.eye(num, device=device)), dim=1)
for i in range(num):
knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]]
knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i]
return knn_graph + torch.eye(num, device=device)
```
这里使用`torch.device`指定GPU设备,并使用`to()`方法将数据和模型都移动到该设备上。同时还需要注意,在创建单位矩阵时,需要指定`device`参数。
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def k_matrix(self,matrix, k=8): num = matrix.shape[0] knn_graph = np.zeros(matrix.shape) idx_sort = np.argsort(-(matrix - np.eye(num)), axis=1) for i in range(num): knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + np.eye(num),把这个方法转换为pytorch语言
可以将该方法转换为PyTorch语言,如下所示:
```python
import torch
def k_matrix(matrix, k=8):
num = matrix.shape[0]
knn_graph = torch.zeros(matrix.shape)
idx_sort = torch.argsort(-(matrix - torch.eye(num)), dim=1)
for i in range(num):
knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]]
knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i]
return knn_graph + torch.eye(num)
```
在PyTorch中,可以使用torch.tensor代替numpy.ndarray来表示张量,使用torch.argsort代替numpy.argsort来进行排序操作,使用torch.eye代替numpy.eye来创建单位矩阵。其他部分与原始代码相同。
# 将缺失值用KNN算法填充 from fancyimpute import KNN df_filled = KNN(k=3).fit_transform(df)
你的理解是正确的,这段代码使用了fancyimpute库中的KNN算法来填充缺失值。具体来说,KNN算法是一种基于相似性的方法,它会根据相似性来预测缺失值。其中,k是指用于预测缺失值的最近邻的数量。在这个例子中,k=3表示用最近的3个邻居来预测缺失值。fit_transform()方法用于计算并填充缺失值。需要注意的是,使用KNN算法填充缺失值时,数据集中不能有字符串或者分类变量,否则需要进行预处理。