np.repeat(axis=-1)函数

时间: 2024-01-15 13:04:19 浏览: 122
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axis=-1，0，1的含义

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。
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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...

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def get_balanced(data, label): pos_index = np.where(label >= 0.5) neg_index = np.where(label < 0.5) rate = neg_index[0].shape[0] // pos_index[0].shape[0] data = np.concatenate((data, data[pos_index].repeat(rate, axis=0)), axis=0) label = np.concatenate((label, label[pos_index].repeat(rate, axis=0)), axis=0) data, label = shuffle(data, label) return data, label

这是一个用于处理不平衡数据集的函数，它的作用是使得正负样本的数量...需要注意的是，这个函数中使用了numpy库中的一些函数，比如np.where、np.concatenate和np.repeat等函数，这些函数可以很方便地对数组进行操作。

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def makeSylinderMask(self, radius): """ Make a silinder-shaped mask for triming. The center of the mask is the center of the CT slices. @radius (integer) Radius of the mask. The unit is pixel. """ self.checkStack() self.radius = radius x, y = np.indices((self.shape[1], self.shape[2])) self.mask = (x - self.shape[1]/2)**2 + (y - self.shape[2]/2)2 < self.radius2 self.mask = np.repeat([self.mask], self.shape[0], axis=0) return请完整详细的解释每一行代码的意思

self.mask = np.repeat([self.mask], self.shape[0], axis=0) # 将 mask 矩阵沿着第 0 轴复制 self.shape[0] 次，生成 3D（三维）的 mask，axis=0 表示纵向复制。 # 即将 2D 的 mask 复制 N 次，生成 N 个 mask ...

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解释np.repeat

np.repeat()是NumPy库...而np.repeat([[1, 2], [3, 4]], [2, 3], axis=1)将生成一个新的数组[[1, 1, 2, 2, 2], [3, 3, 4, 4, 4]]，其中第一行的[1, 2]重复了2次，第二行的[3, 4]重复了3次，且沿着第二个轴进行了重复。

np.repeat（）

好的，关于np.repeat()，它是一个NumPy库中的函数，用于将...B = np.repeat(A, [2, 3], axis=0) # B = [[1, 2], [1, 2], [3, 4], [3, 4], [3, 4]] 这里我们通过将[2, 3]作为重复次数的参数来实现轴向上的不同操作。

python中np.repeat

np.repeat()函数是numpy库中用于数组重复的函数。它返回一个重复后的数组，其中每个元素都重复了指定的次数。 np.repeat(a, repeats, axis=None) 参数说明： - a：输入的数组。 - repeats：指定元素重复的次数。...

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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