label_targets_strong=label_targets.clone().detach() label_paths=label_paths+label_paths.copy()
时间: 2023-03-31 15:01:31 浏览: 71
这是一个关于 PyTorch 的代码问题,我可以回答。这段代码的作用是将 label_targets 的值复制到 label_targets_strong 中,并将 label_paths 的值复制到 label_paths 中。其中,label_targets_strong 和 label_targets 是同一个张量,但是它们在计算过程中是独立的,不会相互影响。而 label_paths 和 label_paths.copy() 是两个不同的对象,但是它们的值是相同的。
相关问题
label_targets_strong[:,0]+=(label_targets[-1,0]+1)
这是一个 Python 代码问题,我可以回答。这行代码的作用是将 label_targets 数组的最后一行的第一个元素和数字 1 组成一个元组,然后将这个元组赋值给 label_targets_strong 数组的第一列。
network.train(train_inputs, train_targets, 0.1)
这行代码使用了一个名为 `train` 的函数来训练一个神经网络。这个函数需要三个参数:`train_inputs`,`train_targets` 和 `0.1`。
`train_inputs` 是一个输入数据的数组,其中每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。`train_targets` 是一个目标输出的数组,其中每一行对应于 `train_inputs` 中的一个样本,每一列代表一个目标输出。`0.1` 是学习率,它决定了在梯度下降过程中更新权重的步长大小。
这个函数的作用是通过反向传播算法来更新神经网络的权重,以便它可以更好地预测输入数据的目标输出。在训练过程中,神经网络将对每个样本进行前向传播来计算其输出,并比较其输出与目标输出之间的误差。然后,反向传播算法将通过计算误差关于每个权重的导数来更新权重,以减小误差。重复这个过程,直到误差足够小或达到了预定的训练次数。