请解释这段模型输出信息"attention_probs_dropout_prob": 0.1, "enable_recompute": false, "fuse": false, "hidden_act": "relu", "hidden_dropout_prob": 0.1, "hidden_size": 768, "id2label": { "0": "LABEL_0", "1": "LABEL_1", "2": "LABEL_2", "3": "LABEL_3", "4": "LABEL_4", "5": "LABEL_5", "6": "LABEL_6", "7": "LABEL_7", "8": "LABEL_8", "9": "LABEL_9", "10": "LABEL_10", "11": "LABEL_11", "12": "LABEL_12" }, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 3072, "label2id": { "LABEL_0": 0, "LABEL_1": 1, "LABEL_10": 10, "LABEL_11": 11, "LABEL_12": 12, "LABEL_2": 2, "LABEL_3": 3, "LABEL_4": 4, "LABEL_5": 5, "LABEL_6": 6, "LABEL_7": 7, "LABEL_8": 8, "LABEL_9": 9 }, "layer_norm_eps": 1e-12, "max_position_embeddings": 513, "model_type": "ernie", "num_attention_heads": 12, "num_hidden_layers": 12, "pad_token_id": 0, "paddlenlp_version": null, "pool_act": "tanh", "task_id": 0, "task_type_vocab_size": 3, "type_vocab_size": 2, "use_task_id": true, "vocab_size": 18000

leetcode卡-leetcode_free_probs_anki_package:Leetcode免费问题（到No.891.SumofSu

leetcode卡Anki 包中的 Leetcode 免费问题介绍 Leetcode 免费问题（到 No. 891.Sum of Subsequence ...问题，正面卡片上显示了一些详细...欲了解更多信息，请访问和。示例截图：已知的问题代码块没有软包装。菜鸟做的

RB101_109_Small_Probs：小问题，RB101_109

标题中的"RB101_109_Small_Probs"和描述似乎指的是一个学习资源或项目，可能是一个关于解决小型编程问题的集合，聚焦在Ruby语言上。"RB"通常在Ruby社区中用于表示Ruby相关的文件或项目，而数字序列"101_109"可能是...

input_data = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) timesteps = trainX1.shape[1] features = trainX1.shape[2] # 计算时间步的注意力权重 attention_probs1 = Dense(timesteps, activation='softmax')(input_data) attention_probs1 = Permute((2, 1))(attention_probs1) # 将注意力权重应用于输入数据 attention_mul1 = multiply([input_data, attention_probs]) attention_mul1 = Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1))(attention_mul1) # 计算维的注意力权重 attention_probs2 = Dense(INPUT_DIM, activation='softmax')(input_data) attention_probs2 = Permute((2, 1))(attention_probs2) # 将注意力权重应用于输入数据 attention_mul2 = multiply([input_data, attention_probs2]) attention_mul2 = Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1))(attention_mul2) 如何链接attention_mul1和attention_mul2

可以使用K.concatenate()函数将两个注意力向量连接起来，如下所示： merged_vector = K.concatenate([attention_mul1, attention_mul2]) 这将返回一个连接了两个注意力向量的张量。

解释下面这段代码 def post_process(self, output): """语音后处理，将模型推理结果映射到文本""" encoder_out, encoder_out_lens, ctc_log_probs, \ beam_log_probs, beam_log_probs_idx = output batch_size = beam_log_probs.shape[0] num_processes = batch_size log_probs_idx = beam_log_probs_idx[:, :, 0] batch_sents = [] for idx, seq in enumerate(log_probs_idx): batch_sents.append(seq[:encoder_out_lens[idx]].tolist()) txt = map_batch(batch_sents, self.vocabulary, num_processes, True, 0)[0] return txt

这是一个语音识别模型的后处理函数，用于将模型的输出结果转换成文本。函数的输入参数output包含了模型的多个输出结果，包括encoder_out, encoder_out_lens, ctc_log_probs, beam_log_probs, beam_log_probs_idx。...

class CNN(nn.Module): def init(self, vocab_size: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, embed_drop: float): super().init() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.conv = nn.Conv1d(in_channels=embed_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=3, padding=1) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def forward(self, x, *args): x = self.embedding(x) x = self.embed_dropout(x) x = x.transpose(1, 2) x = self.conv(x).transpose(1, 2).relu() x = self.linear(x) probs = torch.matmul(x, self.embedding.weight.t()) return probs

这是一个卷积神经网络（CNN）的PyTorch实现。它包含以下组件： 1. nn.Embedding：嵌入层，用于将输入的词索引转换为词向量表示。 2. nn.Conv1d：一维卷积层，用于提取输入序列中的特征。 3. nn.Dropout：...

weighted_clipped_probs = torch.clamp(prob_ratio, 1-self.policy_clip, 1+self.policy_clip)*advantage[batch]

这段代码的作用是计算经过剪裁之后的加权对数概率。其中，torch.clamp()函数用于剪裁（即限制）prob_ratio的取值范围，保证其在[1-self.policy_clip, 1+self.policy_clip]之间。这是为了避免更新过程中出现过大的...

class Mlp(nn.Module): """ MLP as used in Vision Transformer, MLP-Mixer and related networks """ def init( self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.BatchNorm2d, bias=True, drop=0.1, use_conv=False, expan_ratio=6 ): super().init() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features bias = to_2tuple(bias) drop_probs = to_2tuple(drop) linear_layer = partial(nn.Conv2d, kernel_size=1) if use_conv else nn.Linear #self.fc1 = linear_layer(in_features, hidden_features, bias=bias[0]) self.pwconv1 = linear_layer(in_features, expan_ratio * hidden_features,bias=bias[0]) self.act = act_layer() self.drop1 = nn.Dropout(drop_probs[0]) self.norm = norm_layer(hidden_features) if norm_layer is not None else nn.Identity() #self.fc2 = linear_layer(hidden_features, out_features, bias=bias[1]) self.pwconv2 = linear_layer(expan_ratio * hidden_features,out_features,bias=bias[1]) self.drop2 = nn.Dropout(drop_probs[1]) def forward(self, x): B, N, C = x.shape #x = self.fc1(x) x = self.pwconv1(x) x = self.act(x) x = self.drop1(x) #x = self.fc2(x) x = self.pwconv2(x) x = self.drop2(x) return x 哪里有问题

这个类的forward函数将输入x通过pwconv1、激活函数、dropout、pwconv2、dropout的顺序进行计算，最终输出x。根据注释掉的代码，这里使用了卷积层或线性层来实现MLP。至于哪里有问题，就需要看具体的使用情况和期望的...

alid_probs = torch.sigmoid(valid_logits[0]).cpu().numpy() valid_probs = valid_probs[0]>0.5 res = [] for i,val in enumerate(valid_probs): if val: res.append(clas_name[i]) if i ==14 and val==False: res.append("male") print(res)什么意思

这段代码的作用是将模型的输出结果转化为可读的标签。具体来说，这段代码的含义是： - valid_probs = valid_probs[0]>0.5：将模型输出的预测概率进行二值化，得到一个布尔类型的数组，其中阈值为0.5。 - res = ...

def evaluate_model(model, test_data,vectorizer): test_vectors = [] for text in test_data['sms']: tokens = bert_tokenize(text) test_vectors.append(" ".join(tokens)) test_vectors = vectorizer.transform(test_vectors) pred_probs = model.predict_proba(test_vectors)[:, 1] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_data['target'], pred_probs) auc_score = roc_auc_score(test_data['target'], pred_probs) return fpr, tpr, auc_score怎么算出KS值

KS值是通过计算ROC曲线上的最大垂直距离来得出的，公式为KS = max(TPR-FPR)，其中TPR是真正例率（True Positive Rate），FPR是假正例率（False Positive Rate）。在代码中，可以通过计算TPR和FPR数组的差值的最大值...

def evaluate_model(model, test_data,vectorizer): test_vectors = [] for text in test_data['sms']: tokens = bert_tokenize(text) test_vectors.append(" ".join(tokens)) test_vectors = vectorizer.transform(test_vectors) pred_probs = model.predict_proba(test_vectors)[:, 1] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_data['target'], pred_probs) auc_score = roc_auc_score(test_data['target'], pred_probs) return fpr, tpr, auc_score给这个函数加上KS值

要给这个函数加上KS值，需要进行以下几个步骤： 1. 预测测试数据的标签 2. 计算预测标签为1和0的概率分布 3. 计算预测标签为1和0的累计概率分布 4. 计算KS值下面是加上KS值的代码实现： from sklearn....

def sample_probs(probs, temperature=1.0, top_p=0.85): sorted_probs = np.sort(probs)[::-1] cumulative_probs = np.cumsum(sorted_probs) cutoff = sorted_probs[np.argmax(cumulative_probs > top_p)] probs[probs < cutoff] = 0 probs = probs**(1/temperature) return np.random.choice(a=len(probs), p=probs/np.sum(probs))

这段代码定义了一个名为 sample_probs 的函数，用于根据概率分布进行采样。下面是对代码的逐行讲解： 1. sorted_probs = np.sort(probs)[::-1]: 这行代码将给定的概率数组 probs 进行排序，并且倒序排列。 2...

File "C:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a36.py", line 176, in attention_3d_block output_attention_mul = Multiply([inputs, a_probs]) NameError: name 'Multiply' is not defined

这是一个名称错误，看起来你没有正确导入所需的模块。请确保已经导入了Keras中的Multiply模块，可以使用以下代码导入： from keras.layers import Multiply 如果仍然存在问题，请检查你的Keras版本是否...

def attention_3d_block(inputs,STEPS): # inputs.shape = (batch_size, time_steps, input_dim) input_dim = int(inputs.shape[2]) a = Permute((2, 1))(inputs) a = Reshape((input_dim, STEPS))(a) # this line is not useful. It's just to know which dimension is what. a = Dense(STEPS, activation='softmax')(a) if SINGLE_ATTENTION_VECTOR: a = Lambda(lambda x: K.mean(x, axis=1), name='dim_reduction')(a) a = RepeatVector(input_dim)(a) a_probs = Permute((2, 1))(a) output_attention_mul = Multiply()([inputs, a_probs]) return output_attention_mul

这是一个用于实现 3D 注意力机制的函数。输入为一个三维张量，形状为 (batch_size, time_steps, input_dim)，其中 batch_size 表示批次大小，time_steps 表示时间步，input_dim 表示输入的特征数。该函数可以将注意...

y_means_values, y_variances_values, y_probs_values = \ sess.run([y_means, y_variances, y_probs], \ feed_dict={tiny_y: extracted_y, tiny_phi: extracted_phi})改写为pytorch版本

假设sess是一个 TensorFlow 的 Session 对象，tiny_y和tiny_phi是两个 TensorFlow 的 placeholder，那么这段代码的 PyTorch 版本可以写成： python with torch.no_grad(): y_means_values, y_variances_...

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[21], line 62 60 softmax_probs = softmax_model.predict_proba(X_test_scaled) 61 mlp_probs = mlp_model.predict_proba(X_test_scaled) ---> 62 svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1] 64 softmax_fpr, softmax_tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs[:, 1], pos_label=2) 65 mlp_fpr, mlp_tpr, _ = roc_curve(y_test, mlp_probs[:, 1], pos_label=2) File D:\ANACONDA\lib\site-packages\sklearn\utils\_available_if.py:32, in _AvailableIfDescriptor.get(self, obj, owner) 26 attr_err = AttributeError( 27 f"This {repr(owner.name)} has no attribute {repr(self.attribute_name)}" 28 ) 29 if obj is not None: 30 # delegate only on instances, not the classes. 31 # this is to allow access to the docstrings. ---> 32 if not self.check(obj): 33 raise attr_err 34 out = MethodType(self.fn, obj) File D:\ANACONDA\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py:829, in BaseSVC._check_proba(self) 827 def _check_proba(self): 828 if not self.probability: --> 829 raise AttributeError( 830 "predict_proba is not available when probability=False" 831 ) 832 if self._impl not in ("c_svc", "nu_svc"): 833 raise AttributeError("predict_proba only implemented for SVC and NuSVC") AttributeError: predict_proba is not available when probability=False

这个错误是由于支持向量机模型（SVC）的probability参数设置为False时，不支持使用predict_proba方法来获取样本属于各个类别的概率导致的。解决这个问题有两种方法： 1. 将SVC模型的probability参数设置为True。...

weighted_probs = advantage[batch] * prob_ratio

这段代码的作用是计算加权的对数概率。其中，advantage是一个包含优势值的tensor，prob_ratio是一个包含比率值的tensor，二者的维度都为[batch_size]，表示批次中每个样本的优势和比率。在这个代码中，通过将...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[19], line 66 64 softmax_fpr, softmax_tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs[:, 1], pos_label=2) 65 mlp_fpr, mlp_tpr, _ = roc_curve(y_test, mlp_probs[:, 1], pos_label=2) ---> 66 svm_fpr, svm_tpr, _ = roc_curve(y_test, svm_probs, pos_label=2) 68 softmax_auc = auc(softmax_fpr, softmax_tpr) 69 mlp_auc = auc(mlp_fpr, mlp_tpr)

这个错误可能是由于支持向量机模型的输出（svm_probs）与ROC曲线计算函数（roc_curve）的要求不符导致的。支持向量机的decision_function输出的是样本距离分类超平面的距离，而roc_curve函数需要的是样本属于正类的...

class CBOW(nn.Module): def init(self, vocab_size, embd_size, context_size, hidden_size): super(CBOW, self).init() self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embd_size) self.linear1 = nn.Linear(2context_sizeembd_size, hidden_size) self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, inputs): embedded = self.embeddings(inputs).view((1, -1)) hid = F.relu(self.linear1(embedded)) out = self.linear2(hid) log_probs = F.log_softmax(out, dim = 1) return log_probs def extract(self, inputs): embeds = self.embeddings(inputs) return embeds这段代码什么意思

这段代码定义了一个 CBOW 模型的网络结构，其中： - vocab_size 是词汇表的大小。 - embd_size 是词向量的维度。 - context_size 是上下文窗口的大小。 - hidden_size 是隐藏层的大小。 - nn.Embedding...

Traceback (most recent call last): File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\main.py", line 203, in <module> main(config) File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\main.py", line 67, in main model.fit(train_loader) File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\models\DBN.py", line 190, in fit model_mse, model_pl = model.fit(input_data_loader) File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\models\RBM.py", line 240, in fit _, _, _, _, visible_states = self.gibbs_sampling( File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\models\RBM.py", line 123, in gibbs_sampling pos_hidden_probs, pos_hidden_states = self.sample_hidden(v) File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\models\RBM.py", line 86, in sample_hidden activations = F.linear(v, self.W.t(), self.hb) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0! (when checking argument for argument m at1 in method wrapper_addmm)

这个错误提示是因为有张量（tensor）在CPU和GPU上，而PyTorch不允许这样的操作。您需要将所有张量都放在同一个设备上。您可以使用以下方法将所有张量都放在GPU上： ...如果还有问题，请提供更多的代码和细节信息。

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File "C:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a36.py", line 176, in attention_3d_block output_attention_mul = Multiply([inputs, a_probs]) NameError: name 'Multiply' is not defined

y_means_values, y_variances_values, y_probs_values = \ sess.run([y_means, y_variances, y_probs], \ feed_dict={tiny_y: extracted_y, tiny_phi: extracted_phi})改写为pytorch版本

weighted_probs = advantage[batch] * prob_ratio

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