super(Dice, self).__init__()后怎么定义device
时间: 2024-05-16 18:18:00 浏览: 10
在调用 `super(Dice, self).__init__()` 时,`self` 对象已经被创建。我们可以在这之后来定义 `device`。例如:
```python
class Dice(nn.Module):
def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None):
super(Dice, self).__init__()
self.num_embeddings = num_embeddings
self.embedding_dim = embedding_dim
self.padding_idx = padding_idx
self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=self.padding_idx)
self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
```
在这个例子中,我们在 `__init__` 方法中定义了 `device`。它使用了 `torch.device` 函数来判断当前是否可以使用 GPU,如果可以则选择 GPU,否则选择 CPU。
相关问题
mean_dice与mean_hd95
mean_dice和mean_hd95是在医学图像分割任务中常用的评估指标。
1. mean_dice(平均Dice系数)是指预测的分割结果与真实标签之间的相似程度的度量。Dice系数是通过计算预测分割结果和真实标签的重叠区域与它们的平均大小之比来计算的。mean_dice是对多个样本的Dice系数取平均得到的值。
2. mean_hd95(平均95% Hausdorff距离)是另一种常用的图像分割评估指标。Hausdorff距离是一种度量两个形状之间的差异的方法,而HD95则是在95%的置信度下计算的Hausdorff距离。mean_hd95是对多个样本的HD95值取平均得到的值。
import sys from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM import numpy as np dice_num = 3 x_num = 8 dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3,n_features=8,n_trials=5) dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0 dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0 dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]) dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[0], [5], [2], [4], [1], [6], [2], [4], [1], [3], [2], [5], [0], [4], [3]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A logprob = dice_hmm.score(X) # 问题B # 问题C x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_) print("state: ", Z) print("logprob: ", logprob) print("prob of x_next: ", x_next)请修改和完善以上代码
import sys
from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM
import numpy as np
dice_num = 3
x_num = 8
dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3, n_features=8)
dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0
dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0
dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0],
[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]])
dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
X = np.array([[0], [5], [2], [4], [1], [6], [2], [4], [1], [3], [2], [5], [0], [4], [3]])
# 问题A
Z = dice_hmm.predict(X)
# 问题B
logprob = dice_hmm.score(X)
# 问题C
x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_)
print("state: ", Z)
print("logprob: ", logprob)
print("prob of x_next: ", x_next)