x = y.squeeze(axis=1)
时间: 2023-04-06 17:00:22 浏览: 68
这是一个 Python 代码问题,squeeze() 函数是用来去除数组中维度为 1 的维度,axis=1 表示去除第二个维度。所以这段代码的作用是将 y 数组中维度为 1 的维度去除,并将结果赋值给 x。
相关问题
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import optimizers, layers, Model class linearModel(Model): def __init__(self, ndim): super(linearModel, self).__init__() self.w = tf.Variable( shape=[ndim, 1], initial_value=tf.random.uniform( [ndim,1], minval=-0.1, maxval=0.1, dtype=tf.float32)) @tf.function def call(self, x): y = tf.squeeze(tf.matmul(x, self.w), axis=1) return y (xs, ys), (o_x, o_y) = load_data('train.txt') ndim = xs.shape[1] model = linearModel(ndim=ndim) 将上述代码的tensflow框架改为pytorch框架,并能在jupyter上运行
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class LinearModel(nn.Module):
def __init__(self, ndim):
super(LinearModel, self).__init__()
self.w = nn.Parameter(torch.rand(ndim, 1) * 0.2 - 0.1)
def forward(self, x):
y = torch.mm(x, self.w).squeeze(dim=1)
return y
def load_data(file_path):
# 加载数据的代码请自行实现
pass
# 加载数据
(xs, ys), (o_x, o_y) = load_data('train.txt')
ndim = xs.shape[1]
# 定义模型、损失函数和优化器
model = LinearModel(ndim=ndim)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(1000):
optimizer.zero_grad()
y_pred = model(xs)
loss = criterion(y_pred, ys)
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch % 100 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 1000, loss.item()))
# 测试模型
with torch.no_grad():
y_test = model(o_x)
test_loss = criterion(y_test, o_y)
print('Test Loss: {:.4f}'.format(test_loss.item()))
y_pred = model.predict(x_test) # y_pred = np.squeeze(y_pred) plt.imshow(y_pred, cmap='gray') # cmap='gray' 表示以灰度图显示 plt.axis('off') # 禁用轴坐标 plt.tight_layout() save_path = forecast_path + '/' + images[0].split('/')[-1].split('.')[0] + '_forecast.png' plt.savefig(save_path) 以上代码保存的图片仍然带有白边
如果调用`plt.tight_layout()`后仍然存在白边,你可以尝试使用`bbox_inches='tight'`参数来保存图片。将以下代码替换你的保存图片的代码部分:
```python
plt.savefig(save_path, bbox_inches='tight')
```
这将使用更紧凑的边界框来保存图片,从而消除白边。重新运行代码,应该能够得到没有白边的图片。
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