Phi_imag = init_action[:, -self.L:]包含哪些python
时间: 2024-04-11 09:30:43 浏览: 21
这段代码是一个Python的切片操作,它提取了名为`init_action`的数组中一部分数据,并赋值给变量`Phi_imag`。具体来说,它从`init_action`数组的倒数第L个元素(索引为-1)开始,一直到最后一个元素。所以,`Phi_imag`包含了`init_action`数组中这段切片的元素。这个切片的数据类型可能是浮点数,而且可能包含多个元素。
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Phi_real = init_action[:, -2 * self.L:-self.L]包含哪些python
这段代码是一个Python的切片操作,它提取了名为`init_action`的数组中一部分数据,并赋值给变量`Phi_real`。具体来说,它从`init_action`数组的倒数第2 * L个元素(索引为-2 * L)开始,一直到倒数第L个元素(索引为-1)。所以,`Phi_real`包含了`init_action`数组中这段切片的元素。这个切片的数据类型可能是浮点数,而且可能包含多个元素。
class AAMsoftmax(nn.Module): def __init__(self, n_class, m, s): super(AAMsoftmax, self).__init__() self.m = m self.s = s self.weight = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(n_class, 256), requires_grad=True) self.ce = nn.CrossEntropyLoss() nn.init.xavier_normal_(self.weight, gain=1) self.cos_m = math.cos(self.m) self.sin_m = math.sin(self.m) self.th = math.cos(math.pi - self.m) self.mm = math.sin(math.pi - self.m) * self.m def forward(self, x, label=None): cosine = F.linear(F.normalize(x), F.normalize(self.weight)) sine = torch.sqrt((1.0 - torch.mul(cosine, cosine)).clamp(0, 1)) phi = cosine * self.cos_m - sine * self.sin_m phi = torch.where((cosine - self.th) > 0, phi, cosine - self.mm) one_hot = torch.zeros_like(cosine) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1), 1) output = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) output = output * self.s loss = self.ce(output, label) prec1 = accuracy(output.detach(), label.detach(), topk=(1,))[0]
这段代码是一个 PyTorch 的模型实现,实现了一个 AAMsoftmax 的分类器。这个分类器的输入是一个 x 矩阵,代表输入的特征,label 是一个张量,代表输入的标签。该模型的 forward 函数中,首先对输入的特征 x 进行归一化,然后通过线性变换将 x 投影到一个维度为 256 的空间中,得到一个 cosine 矩阵。接下来通过一系列的数学计算,将 cosine 转化为一个 phi 矩阵,使得在 phi 矩阵上的分类间的 margin 更大,以提高分类的精度。最后,将 phi 矩阵和原始的 cosine 矩阵加权相加,得到最终的输出。同时,计算交叉熵损失和精度,并返回。