解释一下这段代码 def _get_prime_over(N): rand_func = random.SystemRandom() r = gmpy2.mpz(rand_func.getrandbits(N)) r = gmpy2.bit_set(r, N - 1) return int(gmpy2.next_prime(r))
时间: 2024-02-26 09:55:45 浏览: 29
这段代码实现了获取一个大于N的质数的函数。具体解释如下:
1. 首先,函数需要一个参数N,表示要获取的质数应当大于N。
2. 接着,代码使用random.SystemRandom()方法创建一个随机数生成器。
3. 然后,代码使用这个随机数生成器生成一个随机整数r,位数为N。
4. 接下来,代码将r的第N-1位设置为1,确保r是一个N位的奇数。
5. 最后,代码使用gmpy2.next_prime()方法获取比r大的下一个质数,并将其转换为int类型并返回。
这段代码使用了gmpy2库,该库提供了高精度计算和素数计算的功能。在获取随机数和素数时,使用了random.SystemRandom()方法和gmpy2.next_prime()方法,这些方法都是安全的随机数生成方法和质数计算方法,可以保证获取的随机数和质数的随机性和安全性。
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if loss_function == 'MSE': loss_func = nn.MSELoss(reduction='mean'),怎么改成MAE的代码
如果你想在 PyTorch 中使用 MAE 作为损失函数,可以使用 `nn.L1Loss()`。`nn.L1Loss()` 计算的是预测值与真实值之间的绝对误差,也称为平均绝对误差(MAE)。
以下是将 MSE 损失函数改为 MAE 损失函数的代码示例:
```python
import torch.nn as nn
if loss_function == 'MSE':
loss_func = nn.MSELoss(reduction='mean')
elif loss_function == 'MAE':
loss_func = nn.L1Loss(reduction='mean')
```
可以看到,只需要将 `nn.MSELoss()` 替换为 `nn.L1Loss()` 即可。其他的参数设置和使用方法与 MSE 损失函数相同。