cov_inv = torch.linalg.inv(cov)返回nan
时间: 2024-02-26 17:58:58 浏览: 27
如果 `torch.linalg.inv(cov)` 返回 `nan`,则可能是因为协方差矩阵 `cov` 是奇异的(singular),也就是说,它的行列式为0,无法求逆。这种情况通常出现在数据集中的某些特征之间存在线性相关性的情况下。
解决这个问题的一种方法是使用伪逆(pseudo-inverse)来代替逆矩阵。可以使用 `torch.pinverse()` 函数来计算伪逆矩阵,例如:
```
cov_inv = torch.pinverse(cov)
```
`torch.pinverse()` 函数能够处理奇异矩阵,但是它计算的是伪逆矩阵,不同于普通的逆矩阵,因此在使用时需要注意。
另外,如果你的协方差矩阵非常大,可能需要使用更高效的矩阵求逆方法,例如使用基于LU分解的方法,可以使用 `torch.lu()` 函数来实现。
相关问题
calculate_fid_given_paths()
`calculate_fid_given_paths()`是一个用于计算两个文件夹中图像生成模型的FID(Fréchet Inception Distance)分数的函数。它可以通过引用中的Python实现来实现。
以下是`calculate_fid_given_paths()`函数的示例代码:
```python
import torch
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.models import inception_v3
from scipy.linalg import sqrtm
import numpy as np
def calculate_fid_given_paths(path_real, path_fake, batch_size=50, device='cuda'):
# 加载真实图像数据集
dataset_real = ImageFolder(path_real, transform=transforms.ToTensor())
dataloader_real = DataLoader(dataset_real, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 加载生成的图像数据集
dataset_fake = ImageFolder(path_fake, transform=transforms.ToTensor())
dataloader_fake = DataLoader(dataset_fake, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 加载Inception V3模型
inception_model = inception_v3(pretrained=True, transform_input=False).to(device)
inception_model.eval()
# 计算真实图像数据集的Inception特征
real_features = []
for batch_real, _ in dataloader_real:
batch_real = batch_real.to(device)
features_real = inception_model(batch_real)[0].view(batch_real.shape[0], -1)
real_features.append(features_real.detach().cpu().numpy())
real_features = np.concatenate(real_features, axis=0)
# 计算生成的图像数据集的Inception特征
fake_features = []
for batch_fake, _ in dataloader_fake:
batch_fake = batch_fake.to(device)
features_fake = inception_model(batch_fake)[0].view(batch_fake.shape[0], -1)
fake_features.append(features_fake.detach().cpu().numpy())
fake_features = np.concatenate(fake_features, axis=0)
# 计算真实图像数据集和生成的图像数据集的FID分数
mu_real = np.mean(real_features, axis=0)
mu_fake = np.mean(fake_features, axis=0)
sigma_real = np.cov(real_features, rowvar=False)
sigma_fake = np.cov(fake_features, rowvar=False)
diff = mu_real - mu_fake
cov_mean, _ = sqrtm(sigma_real.dot(sigma_fake), disp=False)
if np.iscomplexobj(cov_mean):
cov_mean = cov_mean.real
fid_score = np.dot(diff, diff) + np.trace(sigma_real + sigma_fake - 2 * cov_mean)
return fid_score
```
请注意,为了运行上述代码,您需要安装PyTorch和SciPy库。
python实现:对给定的数据ColorHistogram.asc进行PCA主成分分析,并输出以下三个内容:PCA之前数据方差、PCA之后降至5维的数据、PCA之后数据方差。不调用pca库
这里提供一个基于numpy实现的PCA主成分分析代码:
```python
import numpy as np
# 读取数据
data = np.loadtxt('ColorHistogram.asc', dtype=np.float32)
# 数据中心化
mean = np.mean(data, axis=0)
centered_data = data - mean
# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(centered_data, rowvar=False)
# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)
# 对特征向量按特征值大小排序
idx = eigenvalues.argsort()[::-1]
eigenvectors = eigenvectors[:, idx]
# 计算PCA之前数据方差
variance_before_pca = np.var(data, axis=0)
# 对数据进行降维
pca_data = np.dot(centered_data, eigenvectors[:, :5])
# 计算PCA之后数据方差
variance_after_pca = np.var(pca_data, axis=0)
# 输出结果
print('PCA之前数据方差:', variance_before_pca)
print('PCA之后降至5维的数据:', pca_data)
print('PCA之后数据方差:', variance_after_pca)
```
需要注意的是,这里使用了numpy中的函数进行协方差矩阵的计算和特征值分解。在实际应用中,为了提高代码效率和减少内存占用,可以使用一些专门进行矩阵计算的库,例如scipy和torch等。
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