解释代码 def partial_fit(self, X,Y, lr): cost, summary, _, Coef = self.sess.run( (self.reconst_cost_x, self.merged_summary_op, self.optimizer, self.Coef_test), feed_dict={self.learning_rate:lr,self.train:Y,self.test:X}) self.summary_writer.add_summary(summary, self.iter) self.iter = self.iter + 1 return cost, Coef def pretrain_step(self, X,Y, lr): cost, summary, _ = self.sess.run( (self.reconst_cost_x, self.merged_summary_op, self.optimizer_pretrain), feed_dict={self.learning_rate:lr,self.train:Y,self.test:X}) self.summary_writer.add_summary(summary, self.iter) self.iter = self.iter + 1 return cost

这是一个基于 TensorFlow 的深度学习模型的类中的两个方法：

1. `partial_fit(self, X,Y, lr)`：该方法用于训练模型，通过传入训练数据 X 和对应的标签数据 Y，以及学习率 lr，来更新模型参数。具体实现中，先使用 TensorFlow 的 `run` 方法执行 `self.reconst_cost_x`、`self.merged_summary_op`、`self.optimizer` 和 `self.Coef_test` 四个操作，其中 `self.reconst_cost_x` 是模型的重构误差，`self.merged_summary_op` 是 summary，`self.optimizer` 是优化器，`self.Coef_test` 是模型的参数。最后将 summary 写入 summary_writer 中，同时更新迭代次数 self.iter，并返回 cost 和 Coef。

2. `pretrain_step(self, X,Y, lr)`：该方法用于预训练模型，通过传入训练数据 X 和对应的标签数据 Y，以及学习率 lr，来更新模型参数。具体实现中，先使用 TensorFlow 的 `run` 方法执行 `self.reconst_cost_x`、`self.merged_summary_op` 和 `self.optimizer_pretrain` 三个操作，其中 `self.reconst_cost_x` 是模型的重构误差，`self.merged_summary_op` 是 summary，`self.optimizer_pretrain` 是预训练的优化器。最后将 summary 写入 summary_writer 中，同时更新迭代次数 self.iter，并返回 cost。