def _read32(bytestream): dt = np.dtype(np.uint32).newbyteorder('>') return np.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt)[0] 解释本段代码

时间: 2024-04-18 11:29:40 浏览: 106
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浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist

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这段代码是一个函数 `_read32`，它接收一个 `bytestream` 参数，该参数是一个可读的字节流对象。代码的功能是从字节流中读取4个字节，并将其解析为一个无符号32位整数。 首先，函数使用 `np.dtype` 创建了一个数据类型对象 `dt`，该对象表示一个无符号32位整数，并通过 `newbyteorder` 方法设置字节顺序为大端序（big-endian）。 然后，函数调用 `bytestream.read(4)` 从字节流中读取4个字节，并使用 `np.frombuffer` 将读取的字节转换为一个数组，数组的数据类型为之前定义的 `dt`。最后，函数返回数组中的第一个元素，即解析得到的无符号32位整数。 这段代码的作用是将字节流中的4个字节解析为一个无符号32位整数，并返回该整数值。
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# coding: utf-8 import numpy as np def identity_function(x): return x def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype=np.int) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_grad(x): return (1.0 - sigmoid(x)) * sigmoid(x) def relu(x): return np.maximum(0, x) def relu_grad(x): grad = np.zeros(x) grad[x>=0] = 1 return grad def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x)) def mean_squared_error(y, t): return 0.5 * np.sum((y-t)**2) def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size) y = y.reshape(1, y.size) # 监督数据是one-hot-vector的情况下，转换为正确解标签的索引 if t.size == y.size: t = t.argmax(axis=1) batch_size = y.shape[0] return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size def softmax_loss(X, t): y = softmax(X) return cross_entropy_error(y, t)

这是一个包含各种常用神经网络函数的 Python 代码。其中 identity_function 表示恒等函数，step_function 表示阶跃函数，sigmoid 和 sigmoid_grad 表示 sigmoid 函数及其导数，relu 和 relu_grad 表示 ReLU 函数及其...

def extract_labels(filename): """Extract the labels into a 1D uint8 numpy array [index].""" print('Extracting', filename) with gzip.open(filename) as bytestream: magic = _read32(bytestream) if magic != 2049: raise ValueError( 'Invalid magic number %d in MNIST label file: %s' % (magic, filename)) num_items = _read32(bytestream) buf = bytestream.read(num_items) labels = np.frombuffer(buf, dtype=np.uint8) return dense_to_one_hot(labels) 解释这段代码

然后，使用 np.frombuffer 将缓冲区解析为一个NumPy数组，数据类型为无符号8位整数（uint8），并将其赋值给变量 labels。 最后，函数调用之前定义的 dense_to_one_hot 函数，将提取到的标签数组传递给它，将...

运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index = None): output = self.forward_static(input) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码

one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda...

class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): model1 = nn.Sequential(*list(self.model.children())[1:]) return model1(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中input.gard为空怎么解决

在这段代码中，input.grad 是在 one_hot.backward() 之后计算的，因此如果 input 没有被设置为 requires_grad=True，那么在执行反向传播时，梯度信息就不会被保存，导致 input.grad 为空。...

class PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, max_steps, max_dims, dtype=tf.float32, **kwargs): super().__init__(dtype=dtype, **kwargs) if max_dims % 2 == 1: max_dims += 1 p, i = np.meshgrid(np.arange(max_steps), np.arange(max_dims // 2)) pos_emb = np.empty((1, max_steps, max_dims)) pos_emb[0, :, ::2] = np.sin(p / 10000 ** (2 * i / max_dims)).T pos_emb[0, :, 1::2] = np.cos(p / 10000 ** (2 * i / max_dims)).T self.positional_embedding = tf.constant(pos_emb.astype(self.dtype)) def call(self, inputs): shape = tf.shape(inputs) return inputs + self.positional_embedding[:, :shape[-2], :shape[-1]] def get_config(self): config = super().get_config().copy() config.update({ 'dtype': self.dtype, }) return config

接着，使用np.meshgrid函数生成两个二维数组p和i，其中p表示不同位置的序号，i表示编码向量的维度编号。然后，根据公式PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/dims))和PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2...

def load_cora(): path = 'data/cora/' data_name = 'cora' print('Loading from raw data file...') idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, data_name), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) _, _, labels = np.unique(idx_features_labels[:, -1], return_index=True, return_inverse=True) idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

这是一个函数，用于从Cora数据集的原始数据文件中加载数据。它返回特征、节点索引映射、邻接矩阵和标签。具体来说，它使用numpy库中的genfromtxt函数从包含节点特征和标签的文件中加载数据；使用coo_matrix函数从...

class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(self, filepath): xy = np.loadtxt(filepath, delimiter=',', dtype=np.float32) self.len = xy.shape[0] # shape(多少行，多少列) self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) def __getitem__(self, index): return self.x_data[index], self.y_data[index] def __len__(self): return self.len

这是一个名为DiabetesDataset的...在构造函数中，使用numpy库的loadtxt函数从指定路径的文件中读取数据，数据以逗号分隔，数据类型为float32。读取的数据被存储在变量xy中。self.len被赋值为xy的行数，即数据集的大小。

import numpy as np def frame2mat(frameBuffer): """将帧信息转换为numpy的矩阵对象，后续可以通过opencv的cvtColor转换为特定的图像格式""" frame, buffer = frameBuffer bits = np.uint8 if (frame.bits == Bits.BITS_8) else np.uint16 shape = None if frame.format >= ImageFormat.FORMAT_MONO and frame.format <= ImageFormat.FORMAT_BAYER_RG: shape = 1 elif frame.format == ImageFormat.FORMAT_BGR24 or frame.format == ImageFormat.FORMAT_RGB24: shape = 3 elif frame.format == ImageFormat.FORMAT_BGR32 or frame.format == ImageFormat.FORMAT_RGB32: shape = 4 else: return None mat = np.ndarray(shape=(frame.iHeight, frame.iWidth, shape), dtype=bits, buffer=buffer) return mat帮我优化

1. 将np.uint8和np.uint16定义为常量，避免在函数调用时重复创建。 2. 通过字典存储格式信息和对应的shape，避免使用大量的if-else语句。 3. 将np.ndarray的shape参数修改为元组类型，避免在函数调用时创建新的元组...

这是函数def Read_Data(path, type): path = path+type X_data = pd.read_csv(path + "/Signals/X_"+type+".txt", header=None).values Y_data = pd.read_csv(path + "/Signals/Y_"+type+".txt", header=None).values X_test = np.zeros((len(X_data), 600)) Y_test = np.zeros((len(Y_data), 600)) label = pd.read_csv(path + "/label_"+type+".csv", header=None).values for i in range(1, len(X_test)): temp = np.array(X_data[i, 0].split(" "), dtype=np.float32) X_test[i, :] = temp[0:] temp = np.array(Y_data[i, 0].split(" "), dtype=np.float32) Y_test[i, :] = temp[0:] n_step = 600 n_channel = 2 data = np.zeros((len(X_test), n_step, n_channel)) for i in range(len(X_test)): data[i, :, 0] = X_test[i, :n_step] data[i, :, 1] = Y_test[i, :n_step] data = standardize(data) data = Normalize(data) data = torch.from_numpy(data).to(device).float() label = torch.from_numpy(label).to(device) return data, label

这是一个 Python 函数，用于读取数据并进行标准化和归一化处理。它需要传入两个参数：路径和类型。函数会读取指定路径下的 X 和 Y 信号数据以及标签数据，并将它们合并成一个三维数组。最后，函数会将数据转换为 ...

try: buf = fig.canvas.tostring_rgb() except AttributeError: fig.canvas.draw() buf = fig.canvas.tostring_rgb() cols, rows = fig.canvas.get_width_height() img_array = np.frombuffer(buf, dtype=np.uint8).reshape(rows, cols, 3) result = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2BGR) plt.close()

接下来，使用 np.frombuffer() 将 RGB 字符串转换为 np.uint8 类型的数组，并通过 reshape() 方法将其重塑为原始图像的形状。最后，使用 cv2.cvtColor() 将 RGB 图像转换为 BGR 格式（OpenCV 默认使用 BGR ...

def add_new_restriction(matrix): new_column = np.zeros(matrix.shape[0]+1) new_line = np.zeros(matrix.shape[1]) new_column[-1] = -1 #这里简单使用第一行约束条件为基础生成新约束条件。 new_line = matrix[1, :] for index in range(0, len(new_line)): number = np.array(new_line[index], dtype=float) if number.tolist().is_integer() == False: new_line[index] = math.floor(new_line[index]) matrix = np.insert(matrix, matrix.shape[0], new_line, axis=0) matrix = np.insert(matrix, -1, new_column, axis=1) return matrix这个代码怎么用

number = np.array(new_line[index], dtype=float) if number.tolist().is_integer() == False: new_line[index] = math.floor(new_line[index]) matrix = np.insert(matrix, matrix.shape[0], new_line, axis=0...

class MyPerceptron: def __init__(self): self.w = np.ones(len(data[0]) - 1, dtype=np.float32) self.b = 0 self.l_rate = 0.1 # self.data = data def sign(self, x, w, b): y = np.dot(x, w) + b return y def fit(self, X_train, y_train): is_wrong = False while not is_wrong: wrong_count = 0 for d in range(len(X_train)): X = X_train[d] y = y_train[d] if y * self.sign(X, self.w, self.b) <= 0: self.w = self.w + self.l_rate * np.dot(y, X) self.b = self.b + self.l_rate * y wrong_count += 1 if wrong_count == 0: is_wrong = True return 'My Perceptron Model!' def score(self): pass

这段代码是一个简单的感知器（Perceptron）模型的实现。感知器是一种二分类的线性分类模型，它通过计算输入特征与权重的线性组合，并加上一个偏置项，将结果通过一个阈值函数（sign函数）映射到输出类别上。...

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码， #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM，迭代器使用arpack

t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # 获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码， # 并为阈值奇异值创建...

class Logistic_Regression: def __init__(self, lr_rate = 0.01, max_iter = 100000, tol = 1e-2 ): self.lr_rate = lr_rate self.max_iter = max_iter self.tol = tol self.w = None def preprocessing(self, x): row = x.shape[0] y = np.ones(row).reshape(row, 1) x_prepro = np.hstack((x, y)) return x_prepro def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def fit(self, x_train, y_train): X = self.preprocessing(x_train) y = y_train.T self.w = np.array([[0] * X.shape[1]], dtype = float) k = 0 for loop in range(self.max_iter): z = np.dot(X, self.w.T) grad = X * (y - self.sigmoid(z)) grad = grad.sum(axis = 0) if (np.abs(grad) < self.tol).all(): break else: self.w += self.lr_rate * grad k += 1 print("最终的迭代次数为：".format(k)) print("最终的梯度为：".format(grad)) print("最终的权重为：".format(self.w[0])) return self.w[0] def predict(self, x): p = self.sigmoid(np.dot(self.preprocessing(x), self.w.T )) print("Y = 1的概率被估计为：{}".format(p[0][0])) p[np.where(p > 0.5)] = 1 p[np.where(p < 0.5)] = 0 return p def score(self, x, y): y_c = self.predict(x) error_rate = np.sum(np.abs(y_c - y.T)) / y_c.shape[0] return 1 - error_rate

这是一个逻辑回归的类，包含了预处理、sigmoid函数、拟合、预测和评分等方法。其中，预处理方法将输入的x矩阵增加一列全为1的列，sigmoid函数是逻辑回归中的激活函数，拟合方法使用梯度下降法来更新权重，预测方法将...

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): largest = self.which == 'LM' if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码中使用的scipy包太旧了，导致会出现报错信息为：cannot import name 'is_pydata_spmatrix' from 'scipy.sparse' (D:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse_init.py)，将这段代码修改为使用最新版的scipy包

好的，将使用最新版的scipy包进行修改。首先需要将代码中的is_pydata_spmatrix替换为isspmatrix_csr。同时需要将代码开头的导入语句修改为from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy....

class Givens(): def __init__(self,Tm,Tn,X): self.Tm=Tm self.Tn=Tn self.X1=X[0:10] self.X2=X[10:16] def hbf_T(self): Tm = self.Tm Tn = self.Tn a_b = np.random.uniform(0, 1, (Tm, Tn, 4)) c = a_b[:, :, 0]**2 + a_b[:, :, 1]**2 mask = c < 1 TT = np.zeros((Tm, Tn), dtype=complex) # 初始化 TT det_TT = 1 while det_TT != 0: for i in range(Tn): X1 = np.zeros(Tm, dtype=complex) X1[mask[:, i]] = a_b[:, i, 0][mask[:, i]] + 1j*a_b[:, i, 1][mask[:, i]] TT[:, i] = X1 det_TT = np.linalg.det(np.dot(np.transpose(TT), TT)) return TT

这段代码实现了一个 Givens 变换（Givens rotation）。Givens 变换是一种矩阵旋转，可以将一个矩阵的某两行或某两列通过正交变换旋转到一个新的位置，从而得到一个更简单的矩阵。这段代码中，Givens 变换作用于一个...

observation = np.array(self.value["observation"], dtype=np.float64) legal_action = np.array(self.value['legal_action'], dtype=np.float64) sub_action_mask = np.array( self.value['sub_action_mask'], dtype=np.float64) lstm_hidden = np.array(self.value['lstm_hidden'], dtype=np.float64) lstm_cell = np.array(self.value['lstm_cell'], dtype=np.float64) return { 'observation': observation, 'legal_action': legal_action, 'sub_action_mask': sub_action_mask, 'lstm_hidden': lstm_hidden, 'lstm_cell': lstm_cell }

这段代码是将一些值转换为NumPy数组，并将它们作为字典返回。其中包括以下键值对： - 'observation': 将self.value["observation"]转换为浮点数类型的NumPy数组。 - 'legal_action': 将self.value['legal_action']...

没有GPU，优化程序class point_cloud_generator(): def init(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[312.486, 243.928, 382.363, 382.363]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1) def write_ply(self): start = time.time() float_formatter = lambda x: "%.4f" % x points = [] for i in self.data_ply

def compute(self): # rest of the code 3. Modify the for loops in the compute method to use numba's prange function to parallelize the computation across multiple CPU cores: python...

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