D:/对抗迁移学习/数据预处理格拉姆角场.py:57: RuntimeWarning: invalid value encountered in arccos arccos_X = np.arccos(scaled_X[1, :])

这个 RuntimeWarning 提示是因为你的 scaled_X 矩阵中存在值超出了 [-1, 1] 的范围，导致 arccos 计算时出现了非法值（NaN）。可以通过检查 scaled_X 矩阵中的值是否合法来避免这个警告。可以使用以下代码来检查：

invalid_mask = np.logical_or(scaled_X < -1, scaled_X > 1)
if np.any(invalid_mask):
    print("scaled_X contains invalid values:", scaled_X[invalid_mask])

这样就能找到 scaled_X 中的非法值，进一步检查代码并修复问题。

相关问题

pytoch如何使用Dataset类将文件夹下的格拉姆角场图片以及与格拉姆角场图片对应的标签CVS文件制作成数据集

首先，你需要创建一个类继承 `torch.utils.data.Dataset`，并实现 `__len__` 和 `__getitem__` 方法。下面是一个简单的示例代码：

import torch
from PIL import Image
import pandas as pd
from torchvision import transforms

class GramDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, root_dir, csv_file, transform=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.data = pd.read_csv(csv_file)
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = os.path.join(self.root_dir, self.data.iloc[idx, 0])
        image = Image.open(img_name).convert('RGB')
        label = self.data.iloc[idx, 1]
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        return image, label

在上面的代码中，`root_dir` 是图片所在的文件夹，`csv_file` 是标签信息所在的 CSV 文件，`transform` 是一个图像变换的函数。`__len__` 方法返回数据集的长度，`__getitem__` 方法实现数据集的取样。在 `__getitem__` 方法中，我们首先获取图片的路径和标签信息，然后将图片读取为 `PIL.Image` 对象，最后对图片做一些变换操作（如果有的话）并返回。你可以根据自己的需求修改 `transform` 中的变换操作。

使用方法如下：

from torch.utils.data import DataLoader

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
])

train_data = GramDataset('data/train', 'train.csv', transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)

for images, labels in train_loader:
    # 训练代码
    pass

在上面的代码中，我们使用 `transforms` 对象来定义变换操作，并将其传入 `GramDataset` 类中。然后创建一个 `DataLoader` 对象，将 `train_data` 作为数据集传入，同时指定 `batch_size` 和 `shuffle` 参数。在训练时，我们可以通过迭代 `train_loader` 来获取数据和标签信息。

格拉姆角场 python

格拉姆角场（Gram-Schmidt process）是一种线性代数中常用的正交化方法，用于将一组线性无关的向量转化为一组正交的向量。在Python中，可以使用NumPy库来实现格拉姆角场。

以下是使用Python实现格拉姆角场的示例代码：

import numpy as np

def gram_schmidt(vectors):
    num_vectors = len(vectors)
    orthogonal_vectors = np.zeros_like(vectors)
    
    for i in range(num_vectors):
        orthogonal_vectors[i] = vectors[i]
        for j in range(i):
            orthogonal_vectors[i] -= np.dot(vectors[i], orthogonal_vectors[j]) / np.dot(orthogonal_vectors[j], orthogonal_vectors[j]) * orthogonal_vectors[j]
        orthogonal_vectors[i] /= np.linalg.norm(orthogonal_vectors[i])
    
    return orthogonal_vectors

# 示例向量
v1 = np.array([1, 0, 0])
v2 = np.array([1, 1, 0])
v3 = np.array([1, 1, 1])

vectors = np.array([v1, v2, v3])

# 调用格拉姆角场函数
orthogonal_vectors = gram_schmidt(vectors)

print("原始向量：")
print(vectors)
print("\n正交向量：")
print(orthogonal_vectors)

运行以上代码，将得到原始向量和经过格拉姆角场处理后的正交向量。