num_inputs=2 num_examples=1000 ture_w=[2,-3.4] ture_b=[4.2] features=np.random.normal(scale=1,size=(num_examples,num_inputs)) labels=ture_w[0]*features[:0]+ture_w[1]*features[:1]+ture_b labels+=np.random.normal(scale=0.01,size=labels.shape)
时间: 2024-02-19 18:00:34 浏览: 16
这段代码的作用是生成一个带有噪声的线性回归数据集,其中包括 num_examples 个样本,每个样本有 num_inputs 个特征,真实的权重和偏置分别为 ture_w 和 ture_b。具体来说,代码中:
- 第一行定义了 num_inputs 和 num_examples 两个变量,分别表示数据集的特征数和样本数。
- 第二行定义了 ture_w 和 ture_b 两个变量,分别表示线性回归模型的真实权重和偏置,用于生成样本的标签。
- 第三行使用 np.random.normal 函数生成了一个形状为 (num_examples, num_inputs) 的数组 features,其中每个元素都是从均值为 0、标准差为 1 的高斯分布中随机采样得到的。
- 第四行根据线性回归模型 y = w1*x1 + w2*x2 + b 计算了每个样本的标签,其中 w1 和 w2 分别为 ture_w 的前两个元素,x1 和 x2 分别为 features 的前两列,b 为 ture_b 的第一个元素。
- 第五行使用 np.random.normal 函数为每个样本的标签添加了一些均值为 0、标准差为 0.01 的高斯噪声,以模拟真实数据中的噪声。
最终,该代码段生成了一个形状为 (num_examples, num_inputs) 的特征矩阵 features 和一个形状为 (num_examples,) 的标签向量 labels,可以用于训练和评估线性回归模型。
相关问题
in_channels = num_inputs if i == 0 else num_channels[i-1]
这段代码是在定义卷积神经网络中的每一层的输入通道数。在卷积神经网络中,每一层的输入都是上一层的输出,因此在定义每一层时需要指定其输入通道数。
其中,i表示当前层的索引,num_inputs表示输入层的通道数,num_channels是一个列表,描述了每一层的输出通道数。当i为0时,表示当前层为输入层,因此输入通道数为num_inputs;当i不为0时,表示当前层为隐藏层,输入通道数为上一层的输出通道数num_channels[i-1]。
X = X.reshape((-1, num_inputs))
这段代码是在将矩阵 X 重塑为一个新的形状,其中第一个维度被设置为 -1,表示该维度的大小将会根据矩阵的总元素数和其他维度的大小自动推断出来,而第二个维度则被设置为 num_inputs,表示该维度的大小为 num_inputs。具体来说,该代码将原本形状为 (m, n) 的矩阵 X 重塑为形状为 (m // num_inputs, num_inputs) 的新矩阵,其中 // 表示整数除法。这个操作通常用于将图片等数据转换为神经网络的输入格式。