d2l.show_images(X[0:n].reshape((n, 28, 28)), 1, n, titles=titles[0:n])解释每个参数的含义
时间: 2024-05-21 07:17:11 浏览: 13
这是使用d2l库中的函数show_images函数来显示图像的代码。下面是每个参数的含义:
- X:需要显示的图像数据,它是一个形状为(N, H, W)的三维数组,其中N是图像的数量,H和W分别是图像的高度和宽度。
- n:需要显示的图像数量,它是一个整数。
- 1:指定每行显示的图像数量,这里设置为1,表示每行只显示一个图像。
- n:需要显示的图像数量,它是一个整数。
- titles:一个可选参数,包含每个图像的标题。它是一个长度为N的列表,其中每个元素都是一个字符串,表示对应图像的标题。如果不想显示标题,可以将titles设置为None。
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解释d2l.show_images( X[0:n].reshape((n, 28, 28)), 1, n, titles=titles[0:n])
这段代码是使用d2l库中的show_images函数,用于在jupyter notebook中展示一组图像。具体参数说明如下:
- X[0:n]:展示的图像数据。本代码中为一个大小为n的二维数组,每个元素代表一张28x28的灰度图像。
- .reshape((n, 28, 28)):将一维数组X[0:n]重塑为n张28x28的二维图像。
- 1:每行展示的图像数量,本代码中为1,即每行展示一张图像。
- n:展示的图像数量。
- titles=titles[0:n]:每张图像的标题,本代码中为前n个标题。
因此,这段代码的作用是展示n张28x28的灰度图像,并在其下方显示每张图像对应的标题。
修正下列代码def rule_evaluation(self, x): rule_out = np.zeros((x.shape[0], self.n_mf ** self.n_input)) for i in range(x.shape[0]): rule = np.zeros((self.n_mf, self.n_input)) for j in range(self.n_input): rule[:, j] = self.membership_function(x[i, j], self.mf_params[j, :]) rule = np.meshgrid(*rule) rule = np.stack(rule, axis=-1) rule = rule.reshape((-1, self.n_input)) rule_out[i, :] = np.min(rule, axis=1) return rule_out
代码中的问题是:self.membership_function()是类的一个方法,不能直接在numba中使用,需要将其转换为一个独立的函数。
修正后的代码如下:
```
import numba as nb
@nb.njit
def membership_function(x, mf_params):
n_mf = mf_params.shape[0]
mf = np.zeros((n_mf,))
for i in range(n_mf):
if mf_params[i, 0] == 0:
if x == mf_params[i, 1]:
mf[i] = 1
else:
mf[i] = 0
elif mf_params[i, 0] == 1:
mf[i] = np.exp(-0.5 * ((x - mf_params[i, 1]) / mf_params[i, 2]) ** 2)
elif mf_params[i, 0] == 2:
if x <= mf_params[i, 1]:
mf[i] = 1
elif x >= mf_params[i, 2]:
mf[i] = 0
else:
mf[i] = (mf_params[i, 2] - x) / (mf_params[i, 2] - mf_params[i, 1])
return mf
@nb.njit(parallel=True)
def rule_evaluation(x, n_mf, n_input, mf_params):
rule_out = np.zeros((x.shape[0], n_mf ** n_input))
for i in nb.prange(x.shape[0]):
rule = np.zeros((n_mf, n_input))
for j in range(n_input):
rule[:, j] = membership_function(x[i, j], mf_params[j, :])
rule = np.meshgrid(*rule)
rule = np.stack(rule, axis=-1)
rule = rule.reshape((-1, n_input))
rule_out[i, :] = np.min(rule, axis=1)
return rule_out
```
这里将self.membership_function()转换为了一个独立的函数membership_function(),并在numba中进行了修饰,同时使用了并行计算,可以大大加速代码运行。