np.repeat(axis=-1)函数

时间: 2024-01-15 10:04:19 浏览: 26
np.repeat(axis=-1)函数是numpy库中的一个函数,用于沿着某个轴重复数组中的元素。当axis参数为-1时,表示在最后一个维度上进行重复操作。具体用法如下: np.repeat(a, repeats, axis=-1) 其中,a为要重复的数组,repeats为重复的次数,axis表示在哪个维度上进行重复操作。当axis为None时,表示将数组展平后重复。
相关问题

解释下列代码x = np.concatenate((x1,x2),axis=0)y = np.concatenate((np.repeat(1,500),np.repeat(-1,500)),axis=0)

这段代码使用了NumPy库中的concatenate函数,用于将两个数组在指定的轴上进行拼接。具体来说,第一行代码中的x1和x2是两个数组,axis=0表示将它们在第0个维度(即行方向)上进行拼接,生成一个新的数组x。 第二行代码中首先使用了NumPy库中的repeat函数,将数字1重复500次和数字-1重复500次,得到两个长度为500的数组。然后将这两个数组在第0个维度上进行拼接,生成一个长度为1000的新数组y。其中,前500个元素为1,后500个元素为-1,可以用于分类任务中的标签。

def optimal_bellman(env, gamma=1.): p = np.zeros((env.nS, env.nA, env.nS)) r = np.zeros((env.nS, env.nA)) for state in range(env.nS - 1): for action in range(env.nA): for prob, next_state, reward, done in env.P[state][action]: p[state, action, next_state] += prob r[state, action] += (reward * prob) c = np.ones(env.nS) a_ub = gamma * p.reshape(-1, env.nS) - \ np.repeat(np.eye(env.nS), env.nA, axis=0) b_ub = -r.reshape(-1) a_eq = np.zeros((0, env.nS)) b_eq = np.zeros(0) bounds = [(None, None), ] * env.nS res = scipy.optimize.linprog(c, a_ub, b_ub, bounds=bounds, method='interior-point') v = res.x q = r + gamma * np.dot(p, v) return v, q 解释

这段代码实现了基于贝尔曼方程的最优值函数和最优动作值函数的计算。具体来说,它首先初始化了一个三维数组p,用于存储状态、动作和下一个状态之间的转移概率。同时,还初始化了一个二维数组r,用于存储状态和动作对应的即时奖励。 接下来,通过遍历所有状态和动作,计算每个转移的概率和即时奖励,并将其累加到p和r数组中。 然后,根据贝尔曼方程的线性规划形式,构建线性规划问题的系数矩阵a_ub和约束向量b_ub。其中,a_ub是一个二维数组,表示不等式约束的系数,b_ub是一个一维向量,表示不等式约束的右侧常数。 接着,通过调用scipy库中的linprog函数求解线性规划问题,得到最优值函数v。然后,通过计算最优值函数v和转移概率p的乘积,再加上即时奖励r乘以折扣因子gamma,得到最优动作值函数q。 最后,返回最优值函数v和最优动作值函数q作为结果。

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这是一个crossattention模块:class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, query_dim, context_dim=None, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads context_dim = default(context_dim, query_dim) self.scale = dim_head ** -0.5 self.heads = heads self.to_q = nn.Linear(query_dim, inner_dim, bias=False) self.to_k = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_v = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, query_dim), nn.Dropout(dropout) ) def forward(self, x, context=None, mask=None): h = self.heads q = self.to_q(x) context = default(context, x) k = self.to_k(context) v = self.to_v(context) q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> (b h) n d', h=h), (q, k, v)) # force cast to fp32 to avoid overflowing if _ATTN_PRECISION =="fp32": with torch.autocast(enabled=False, device_type = 'cuda'): q, k = q.float(), k.float() sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale else: sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale del q, k if exists(mask): mask = rearrange(mask, 'b ... -> b (...)') max_neg_value = -torch.finfo(sim.dtype).max mask = repeat(mask, 'b j -> (b h) () j', h=h) sim.masked_fill_(~mask, max_neg_value) # attention, what we cannot get enough of sim = sim.softmax(dim=-1) out = einsum('b i j, b j d -> b i d', sim, v) out = rearrange(out, '(b h) n d -> b n (h d)', h=h) return self.to_out(out) 我如何从中提取各个提示词的注意力热力图并用Gradio可视化?

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