解释这行代码 K = np.exp(gamma*np.sum((X1[...,None,:]-X2)**2,axis=2))
时间: 2024-06-06 10:06:42 浏览: 11
这行代码计算了两组样本之间的高斯核相似度矩阵。具体来说,它使用了numpy库中的exp函数和sum函数,分别计算样本集X1与X2之间的欧氏距离平方,然后将距离平方乘以一个负的超参数gamma,最后再使用指数函数exp将结果映射到0到1之间的一个相似度值。最终得到的矩阵K的元素K[i, j]即为第i个样本与第j个样本之间的相似度值。其中,X1[...,None,:]是将X1扩展为一个三维数组,方便计算欧氏距离平方。
相关问题
RuntimeWarning: invalid value encountered in arcsin gamma = np.arcsin(K*T/dt)
This warning occurs when the input argument to the numpy arcsin function is not within the valid range of -1 to 1. The output of the arcsin function will be a NaN (Not a Number) value in this case.
To fix this warning, you can check whether the input argument is within the valid range before calling the arcsin function. For example:
if abs(K*T/dt) > 1:
gamma = np.nan
else:
gamma = np.arcsin(K*T/dt)
This code first checks whether the absolute value of K*T/dt is greater than 1. If it is, then gamma is set to NaN. Otherwise, the arcsin function is called with the input argument K*T/dt.
def __forward(self, x, train_flg): if self.running_mean is None: N, D = x.shape self.running_mean = np.zeros(D) self.running_var = np.zeros(D) if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var else: xc = x - self.running_mean xn = xc / ((np.sqrt(self.running_var + 10e-7))) out = self.gamma * xn + self.beta return out
这段代码是一个私有方法,用于实现批量归一化操作。输入参数 x 是一个张量,train_flg 是一个布尔类型的变量,表示当前是否处于训练模式。如果 self.running_mean 为空,那么它会被初始化为一个全零的数组,self.running_var 也同理。在训练模式下,它首先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var,并将其用于对输入张量 x 进行标准化(即归一化)。然后,将标准化后的张量 xn 乘以缩放参数 gamma,再加上平移参数 beta,得到最终的输出张量 out。在测试模式下,它使用训练时计算的均值和方差对输入张量 x 进行标准化,并得到最终的输出张量 out。返回值是一个张量 out。
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