帮我定义一个def get_state_directions(states, n_states, start_from, reference_id)的函数

时间: 2024-03-26 11:35:38 浏览: 47
好的,根据您的要求,我可以为您定义一个名为`get_state_directions`的函数,其参数包括: - `states`:一个包含所有状态的列表。 - `n_states`:状态的总数。 - `start_from`:指定从哪个状态开始获取方向。 - `reference_id`:参考状态的ID。 函数的作用是获取从`start_from`状态到达`reference_id`状态的路径方向。 以下是函数的代码实现: ```python def get_state_directions(states, n_states, start_from, reference_id): # 初始化路径方向为一个空列表 directions = [] # 创建一个字典,用来记录每个状态的父节点 parent = {start_from: None} # 创建一个队列,并把起始状态放入队列中 queue = [start_from] # 广度优先搜索算法 while queue: current_state = queue.pop(0) # 如果找到了目标状态,则回溯路径并返回方向列表 if current_state == reference_id: while current_state != start_from: directions.append(current_state) current_state = parent[current_state] directions.append(start_from) directions.reverse() return directions # 遍历当前状态的所有邻居 for neighbor in states[current_state]: # 如果邻居还没有被访问,则将其加入队列中 if neighbor not in parent: parent[neighbor] = current_state queue.append(neighbor) # 如果无法找到到达目标状态的路径,则返回空列表 return directions ``` 该函数通过广度优先搜索算法来找到从起始状态到达目标状态的路径。在搜索过程中,使用一个`parent`字典来记录每个状态的父节点,以便在找到目标状态后回溯路径。最后,返回路径方向的列表。
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We can now use a method to plot the loss surface of the network by projecting the parameter updates into two dimensions. You can find more information on that here. But you can just use the provided code. The contour plot will show how the loss will change if you would follow the two main directions of the past parameter updates. Think about the challenges and the optimization process of this landscape. What could impede the convergence of the net? # project states onto the main directions of the gradient updates using n samples over all steps starting from sample x # the directions are calculated using the last sample as a reference directions, state_ids, loss_coordinates = get_state_directions(states, n_states=10, start_from=0, reference_id=-1) # compute the losses over the main directions of the gradient updates x, y, Z, _ = get_loss_grid(net, data_loader, loss_fn, directions=directions, resolution=(20, 20), scale=loss_coordinates.abs().max().item()) # plot the landscape as a contour plot fig = plot_contour(np.copy(x), np.copy(y), np.copy(Z), scale=True) fig.add_traces(go.Scatter(x=np.copy(loss_coordinates[0].cpu().numpy()), y=np.copy(loss_coordinates[1].cpu().numpy()))) print('loss samples:', np.array(losses)[state_ids]) conf_pltly() init_notebook_mode(connected=False) iplot(fig) --------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-62-26d05ea2d790> in <cell line: 3>() 1 # project states onto the main directions of the gradient updates using n samples over all steps starting from sample x 2 # the directions are calculated using the last sample as a reference ----> 3 directions, state_ids, loss_coordinates = get_state_directions(states, n_states=10, start_from=0, reference_id=-1) 4 5 # compute the losses over the main directions of the gradient updates <ipython-input-60-6cc4aad7dcda> in get_state_directions(states, n_states, start_from, reference_id) 15 params.append(param.view(-1)) 16 ---> 17 params = torch.stack(params, dim=0) 18 reference = params[-1] 19 RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [200704] at entry 0 and [256] at entry 1这个错误怎么改

请解释以下代码from queue import Queue # 迷宫地图,其中 0 表示可走的路,1 表示障碍物 maze = [ [0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 1, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [1, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0] ] # 迷宫的行数和列数 n = len(maze) m = len(maze[0]) # 起点和终点坐标 start_pos = (0, 0) end_pos = (n-1, m-1) # 定义四个方向的偏移量 directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)] # 广度优先算法 def bfs(): # 初始化队列和起点 q = Queue() q.put(start_pos) visited = set() visited.add(start_pos) prev = {} # 记录路径的前一个位置 # 开始搜索 while not q.empty(): cur_pos = q.get() # 判断是否到达终点 if cur_pos == end_pos: return True, prev # 搜索当前位置的四个方向 for d in directions: next_pos = (cur_pos[0]+d[0], cur_pos[1]+d[1]) # 判断下一个位置是否越界或者是障碍物 if next_pos[0] < 0 or next_pos[0] >= n or next_pos[1] < 0 or next_pos[1] >= m or maze[next_pos[0]][next_pos[1]] == 1: continue # 判断下一个位置是否已经访问过 if next_pos not in visited: q.put(next_pos) visited.add(next_pos) prev[next_pos] = cur_pos # 没有找到终点 return False, prev # 调用广度优先搜索函数 found, prev = bfs() if found: # 构建路径 path = [end_pos] cur = end_pos while cur != start_pos: cur = prev[cur] path.append(cur) path.reverse() # 输出路径 print("可以到达终点!路径为:") for i in range(n): for j in range(m): if (i, j) in path: print("★", end="") elif maze[i][j] == 1: print("■", end="") else: print("□", end="") print() else: print("无法到达终点!")

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

import numpy as np from platypus import NSGAII, Problem, Real, Integer # 定义问题 class JobShopProblem(Problem): def __init__(self, jobs, machines, processing_times): num_jobs = len(jobs) num_machines = len(machines[0]) super().__init__(num_jobs, 1, 1) self.jobs = jobs self.machines = machines self.processing_times = processing_times self.types[:] = Integer(0, num_jobs - 1) self.constraints[:] = [lambda x: x[0] == 1] def evaluate(self, solution): job_order = np.argsort(np.array(solution.variables[:], dtype=int)) machine_available_time = np.zeros(len(self.machines)) job_completion_time = np.zeros(len(self.jobs)) for job_idx in job_order: job = self.jobs[job_idx] for machine_idx, processing_time in zip(job, self.processing_times[job_idx]): machine_available_time[machine_idx] = max(machine_available_time[machine_idx], job_completion_time[job_idx]) job_completion_time[job_idx] = machine_available_time[machine_idx] + processing_time solution.objectives[:] = [np.max(job_completion_time)] # 定义问题参数 jobs = [[0, 1], [2, 0], [1, 2]] machines = [[0, 1, 2], [1, 2, 0], [2, 0, 1]] processing_times = [[5, 4], [3, 5], [1, 3]] # 创建算法实例 problem = JobShopProblem(jobs, machines, processing_times) algorithm = NSGAII(problem) algorithm.population_size = 100 # 设置优化目标 problem.directions[:] = Problem.MINIMIZE # 定义算法参数 algorithm.population_size = 100 max_generations = 100 mutation_probability = 0.1 # 设置算法参数 algorithm.max_iterations = max_generations algorithm.mutation_probability = mutation_probability # 运行算法 algorithm.run(max_generations) # 输出结果 print("最小化的最大完工时间:", algorithm.result[0].objectives[0]) print("工件加工顺序和机器安排方案:", algorithm.result[0].variables[:]) 请检查上述代码

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