temp(i,:) = [zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))];

时间: 2023-10-08 13:04:37 浏览: 20
这行代码将`temp`矩阵的第`i`行赋值为一个向量。向量的构造方式是在第`labels(i)`个元素位置上放置1,其余位置上放置0。 具体来说,代码中的`[zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]`表示一个由三部分组成的向量。第一部分是长度为`labels(i)-1`的全零向量,第二部分是只有一个元素为1的向量,第三部分是长度为`max_class - labels(i)`的全零向量。 通过这种方式,该行代码将`temp`矩阵的第`i`行设置为一个只有第`labels(i)`个位置上为1,其他位置都为0的向量。这种赋值操作常用于对矩阵进行标记或编码,以表示某个类别或状态的存在与否。
相关问题

max_class = max(labels); temp = zeros(length(labels),max_class); for i=1:num_train temp(i,:) = [zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]; end labels = temp; clear temp;

这段代码的作用是将类别标签`labels`转换为二元的成员矩阵。 首先,通过`max_class = max(labels)`找到标签中的最大值,即类别的数量。 然后,创建一个临时矩阵`temp`,其行数与`labels`的长度相同,列数为最大类别数。初始时,`temp`矩阵的所有元素都为零。 接下来,使用循环遍历每个训练样本。对于第`i`个训练样本,将`temp`矩阵的第`i`行中对应类别的位置设置为1,其他位置保持为零。具体操作是将一个全零向量中对应类别位置设置为1,通过`[zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]`来实现。 最后,将转换后的二元成员矩阵存储在`labels`中,并清除临时矩阵`temp`。

for i=1:num_train temp(i,:) = [zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]; end

这段代码是一个循环,用于为`temp`矩阵的每一行赋值。 循环从`i=1`开始,一直执行到`num_train`结束。在每次循环中,代码将通过`[zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]`创建一个向量,并将其赋值给`temp`矩阵的第`i`行。 具体来说,`[zeros(1, labels(i)-1) 1 zeros(1,max_class - labels(i))]`表示一个由三部分组成的向量。第一部分是长度为`labels(i)-1`的全零向量,第二部分是只有一个元素为1的向量,第三部分是长度为`max_class - labels(i)`的全零向量。 通过循环遍历每个训练样本,将对应的向量赋值给`temp`矩阵的不同行,从而在`temp`矩阵中对每个样本进行标记或编码。这种操作常用于多类别分类问题中,用于表示样本属于某个类别的情况。

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def test_mobilenet(): # todo 加载数据, 224*224的大小 模型一次训练16张图片 train_ds, test_ds, class_names = data_load(r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\train", r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\test", 224, 224, 16) # todo 加载模型 model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") # model.summary() # 测试,evaluate的输出结果是验证集的损失值和准确率 loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) # 输出结果 print('Mobilenet test accuracy :', accuracy) test_real_labels = [] test_pre_labels = [] for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) # print(test_batch_pres) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1) # print(test_batch_labels_max) # print(test_batch_pres_max) # 将推理对应的标签取出 for i in test_batch_labels_max: test_real_labels.append(i) for i in test_batch_pres_max: test_pre_labels.append(i) # break # print(test_real_labels) # print(test_pre_labels) class_names_length = len(class_names) heat_maps = np.zeros((class_names_length, class_names_length)) for test_real_label, test_pre_label in zip(test_real_labels, test_pre_labels): heat_maps[test_real_label][test_pre_label] = heat_maps[test_real_label][test_pre_label] + 1 print(heat_maps) heat_maps_sum = np.sum(heat_maps, axis=1).reshape(-1, 1) # print(heat_maps_sum) print() heat_maps_float = heat_maps / heat_maps_sum print(heat_maps_float) # title, x_labels, y_labels, harvest show_heatmaps(title="heatmap", x_labels=class_names, y_labels=class_names, harvest=heat_maps_float, save_name="images/heatmap_mobilenet.png")

iris = load('C:\Users\86187\Desktop\Iris (1).csv'); % 导入鸢尾花数据集 train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)]; train_labels = [ones(40,1); 2*ones(40,1); 3*ones(40,1)]; test_data = [meas(41:50,:); meas(91:100,:); meas(141:150,:)]; test_labels = [ones(10,1); 2*ones(10,1); 3*ones(10,1)]; mu1 = mean(train_data(train_labels==1,:)); sigma1 = var(train_data(train_labels==1,:)); mu2 = mean(train_data(train_labels==2,:)); sigma2 = var(train_data(train_labels==2,:)); mu3 = mean(train_data(train_labels==3,:)); sigma3 = var(train_data(train_labels==3,:)); pred_labels = zeros(size(test_labels)); for i=1:size(test_data,1) p1 = normpdf(test_data(i,:), mu1, sqrt(sigma1)); p2 = normpdf(test_data(i,:), mu2, sqrt(sigma2)); p3 = normpdf(test_data(i,:), mu3, sqrt(sigma3)); [~, idx] = max([p1,p2,p3]); pred_labels(i) = idx; end tp = sum((test_labels==1) & (pred_labels==1)); fp = sum((test_labels~=1) & (pred_labels==1)); fn = sum((test_labels==1) & (pred_labels~=1)); precision1 = tp / (tp + fp); recall1 = tp / (tp + fn); f1_score1 = 2 * precision1 * recall1 / (precision1 + recall1); tp = sum((test_labels==2) & (pred_labels==2)); fp = sum((test_labels~=2) & (pred_labels==2)); fn = sum((test_labels==2) & (pred_labels~=2)); precision2 = tp / (tp + fp); recall2 = tp / (tp + fn); f1_score2 = 2 * precision2 * recall2 / (precision2 + recall2); tp = sum((test_labels==3) & (pred_labels==3)); fp = sum((test_labels~=3) & (pred_labels==3)); fn = sum((test_labels==3) & (pred_labels~=3)); precision3 = tp / (tp + fp); recall3 = tp / (tp + fn); f1_score3 = 2 * precision3 * recall3 / (precision3 + recall3);中函数或变量 'meas' 无法识别。 出错 Untitled (line 2) train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)];怎么解决

import sys,numpy as np from keras.datasets import mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() images,labels=(x_train[0:1000].reshape(1000,28*28)/255,y_train[0:1000]) one_hot_labels=np.zeros((len(labels),10)) for i,l in enumerate(labels): one_hot_labels[i][l]=1 labels=one_hot_labels test_images=x_test.reshape(len(x_test),28*28)/255 test_labels=np.zeros((len(y_test),10)) for i,l in enumerate(y_test): test_labels[i][l]=1 np.random.seed(1) def relu(x): return (x>=0)*x #此函数将所有负数设为0 def relu2deriv(output): return output>=0 #当input>0时,返回1,否则返回0 alpha,iterations,hidden_size=(0.005,300,100) pixels_per_image,num_labels=(784,10) weights_0_1=0.2*np.random.random((pixels_per_image,hidden_size))-0.1 weights_1_2=0.2*np.random.random((hidden_size,num_labels))-0.1 for j in range(iterations): error,correct_cnt=(0.0,0) for i in range(len(images)): layer_0=images[i:i+1] layer_1=relu(np.dot(layer_0,weights_0_1)) dropout_mask=np.random.randint(2,size=layer_1.shape) layer_1*=dropout_mask*2 layer_2=np.dot(layer_1,weights_1_2) error+=np.sum((labels[i:i+1]-layer_2)**2) correct_cnt+=int(np.argmax(layer_2)==\ np.argmax(labels[i:i+1])) layer_2_delta=(labels[i:i+1]-layer_2) layer_1_delta=layer_2_delta.dot(weights_1_2.T)*relu2deriv(layer_1) layer_1_delta+=dropout_mask weights_1_2+=alpha*layer_1.T.dot(layer_2_delta) weights_0_1+=alpha*layer_0.T.dot(layer_1_delta) if (j%10==0): test_error=0.0 test_correct_cnt=0 for i in range(len(test_images)): layer_0=test_images[i:i+1] layer_1=relu(np.dot(layer_0,weights_0_1)) layer_2=np.dot(layer_1,weights_1_2) test_error+=np.sum((test_labels[i:i+1]-layer_2)**2) test_correct_cnt+=int(np.argmax(layer_2)==np.argmax(test_labels[i:i+1])) sys.stdout.write("\n"+\ "I:"+str(j)+\ " Test-Error:"+str(test_error/float(len(test_images)))[0:5] +\ " Test-Acc:"+str(test_correct_cnt/float(len(test_images)))+\ " Train-Err:"+str(error/float(len(images)))[0:5]+\ " Train-Acc:"+str(correct_cnt/float(len(images))))帮我看看哪里有问题

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