train_mask = [(True if d is not None else False) for d in y]
时间: 2024-05-29 11:10:08 浏览: 10
This line of code creates a new list called "train_mask" by iterating through each element in the list "y". For each element, it checks if the element is not None. If the element is not None, it sets the corresponding value in the "train_mask" list to True. Otherwise, it sets the corresponding value in the "train_mask" list to False.
The resulting "train_mask" list is a boolean mask that indicates which elements in "y" are not None. This can be useful for filtering out missing data or for selecting only certain elements from "y".
相关问题
class Droupt: def __init__(self,dropout_ratio=0.5): self.dropout_ratio=dropout_ratio self.mask=None def forward(self,x,train_flg=True): if train_flg: self.mask=np.random.rand(*x.shape)>self.dropout_ratio return x*self.mask else: return x*(1.0-self.dropout_ratio) def backward(self,dout): return dout*self.mask
这个类是一个实现了dropout的神经网络层。在初始化时,可以指定dropout的比例,默认为0.5。在前向传播过程中,如果处于训练模式,会生成一个与输入x形状一致的掩码mask,其中元素值大于dropout比例的位置为True,小于等于dropout比例的位置为False。最后将输入x与掩码相乘,实现了随机丢弃一部分神经元的功能。如果处于测试模式,直接将输入x乘以(1.0 - dropout比例)即可。在反向传播过程中,将输出dout与掩码相乘,将被丢弃的神经元对应的梯度置为0。
class Dropout: """ http://arxiv.org/abs/1207.0580 """ def __init__(self, dropout_ratio=0.5): self.dropout_ratio = dropout_ratio self.mask = None def forward(self, x, train_flg=True): if train_flg: self.mask = np.random.rand(*x.shape) > self.dropout_ratio return x * self.mask else: return x * (1.0 - self.dropout_ratio) def backward(self, dout): return dout * self.mask
这是一个Dropout层的类实现。Dropout层是一种正则化技术,可以随机地将该层的一些神经元输出设置为0,从而可以减少模型的过拟合情况。在类的初始化函数中,初始化该层的dropout_ratio参数,即该层的神经元输出设置为0的概率。在前向传播函数中,如果是训练模式,就随机生成一个与输入x相同形状的掩码mask,其中元素值为True的概率为dropout_ratio,然后将输入x与掩码mask相乘得到该层的输出,否则如果是测试模式,就将输入x乘以(1.0 - dropout_ratio)得到该层的输出。在反向传播函数中,将输入的梯度dout乘以掩码mask得到该层的输出梯度。最终返回该层的输出梯度。
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