result=np.zeros((num,10))是什么意思
时间: 2024-03-27 11:38:11 浏览: 22
这是一个 Python 中的 Numpy 库中的函数,用于创建一个指定大小的多维数组,这里创建的是一个二维的数组,其大小为 (num, 10)。
具体来说,这个函数会生成一个形状为 (num, 10) 的二维数组,其中 num 和 10 分别表示数组的行数和列数。该数组中的所有元素都被初始化为 0。这样的数组可以用于存储某些数值计算的结果,例如分类问题中每个类别的得分,其中 num 表示样本数,10 表示类别数,每一行记录一个样本对每个类别的得分。
举个例子,如果 num = 3,那么执行 result=np.zeros((num,10)) 后得到的数组如下所示:
```
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
```
其中每个元素都被初始化为 0。
相关问题
#计算最小二乘平面及距离(粗糙度) def CaculateAverageSquareDistance(p): num = p.shape[0] B = np.zeros((p.shape[0],3)) one = np.ones((p.shape[0],1)) B[:,0] = p[:,0] B[:,1] = p[:,1] B[:,2] = one[:,0] l = p[:,2] BTB = np.matmul(B.T,B) BTB_1 = np.linalg.pinv(BTB) temp = np.matmul(BTB_1,B.T) result = np.matmul(temp,l) V = np.matmul(B,result)-l sum = 0 for i in range (0,V.shape[0]): sum = sum+V[i]**2 return sum/V.shape[0]
这是一个用于计算最小二乘平面及距离(粗糙度)的函数,输入参数p是一个n行3列的矩阵,其中每一行表示一个三维点的坐标,输出结果是一个标量,表示所有点到该平面的平均距离的平方。
具体实现过程如下:
1. 初始化矩阵B和向量l,其中B是一个n行3列的矩阵,l是一个n维向量,分别用于构造最小二乘方程的系数矩阵和常数向量。
2. 将矩阵B的前两列赋值为输入参数p的前两列,第三列赋值为全1向量。
3. 将向量l赋值为输入参数p的第三列。
4. 计算矩阵B的转置与矩阵B的乘积BTB,使用numpy库中的matmul函数实现。
5. 计算BTB的广义逆BTB_1,使用numpy库中的pinv函数实现。
6. 计算矩阵BTB_1与矩阵B的转置的乘积temp,以及temp与向量l的乘积result,分别使用numpy库中的matmul函数实现。
7. 计算矩阵B与向量result的乘积V,表示所有点到该平面的距离,使用numpy库中的matmul函数实现。
8. 计算所有距离的平方之和sum,并除以点的个数n得到平均距离的平方。
9. 返回平均距离的平方作为函数的输出结果。
需要注意的是,该函数的实现过程使用了NumPy库中的常用函数,如矩阵乘法、求逆、求伪逆等,这些函数的具体实现可以参考NumPy官方文档。
weights_initialize = server.global_model.state_dict() print(weights_initialize) aggregate_result = np.zeros([datasize, num_classes], dtype=int) print(aggregate_result) server.global_model.load_state_dict(weights_initialize) print(server.global_model.state_dict())意思
这段代码的作用是:
1. 将当前模型的参数状态保存为 `weights_initialize` 以备后续使用。
2. 打印出 `weights_initialize` 和一个全零的数组 `aggregate_result`。
3. 将 `weights_initialize` 加载到模型中,相当于恢复了之前保存的模型参数状态。
4. 打印出恢复后的模型参数状态。
具体地说,第一步使用了 `state_dict()` 函数获取了当前模型的参数状态,并将其保存到变量 `weights_initialize` 中。第二步分别打印了 `weights_initialize` 和一个全零数组 `aggregate_result`,这两个数组的作用在代码中并没有明确体现,可能是为了调试和验证代码的正确性而打印出来的。第三步使用 `load_state_dict()` 函数将保存的模型参数状态 `weights_initialize` 加载到模型中,以便后续进行模型训练或其它操作。第四步打印了恢复后的模型参数状态,以验证模型参数是否被成功恢复。
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