mu = mean(data_get); 函数或变量 'data_get' 无法识别。

根据您提供的代码错误信息，"data_get" 是一个无法识别的函数或变量。请确保在使用该函数或变量之前已经正确定义或导入。

如果 "data_get" 是您自己定义的函数或变量，请确保它在当前的作用域内可见。您可以检查是否正确拼写了函数或变量的名称，或者确认是否在代码其他位置定义了该函数或变量。

如果 "data_get" 是外部库或模块中的函数或变量，您需要确保已经正确导入该库或模块。您可以使用适当的导入语句（如import语句）将库或模块引入到您的代码中。

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相关问题

mu = mean(dataTrain); sig = std(dataTrain); dataTrainStandardized = (dataTrain - mu) / sig;含义

这段代码的含义是对`dataTrain`进行标准处理。具体步骤如下：

1.mu = mean(dataTrain);`：计算`Train`的均值，即每个特征平均值。这里假设`dataTrain`是一个矩阵，每一列代表一个特征，一行代表一个样。

2. `sig std(dataTrain);`：计算`data`的标准差，每个特征的准差。

3. `dataTrainStandardized = (dataTrain - mu) / sig;`：将`dataTrain`进行标准化处理。对于每个特征，将其减去均值，再除以标准差，以确保每个特征的值都符合标准正态分布（均值为0，方差为1）。

标准化可以帮助消除不同特征之间的量纲差异，并将数据转换为相对于其自身分布的标准分数。这样做有助于优化模型的训练过程，并提高模型的性能。

tr_set, tr_mu, tr_std = prep_dataloader(tr_path, 'train', config['batch_size'], target_only=target_only) dv_set, mu_none, std_none = prep_dataloader(tr_path, 'dev', config['batch_size'], target_only=target_only, mu=tr_mu, std=tr_std) tt_set, mu_none, std_none = prep_dataloader(tr_path, 'test', config['batch_size'], target_only=target_only, mu=tr_mu, std=tr_std)

这段代码用于准备训练、验证和测试数据集的数据加载器。

首先，调用 prep_dataloader() 函数来准备训练数据集 tr_set。该函数接受训练数据集的路径 tr_path、数据集类型 'train'、batch_size（从配置字典 config 中获取）以及 target_only 的值作为输入。根据 target_only 的值，函数可能还会接受额外的 mu 和 std 参数。返回的结果包括 tr_set（训练数据加载器）、tr_mu 和 tr_std（用于标准化数据的均值和标准差）。

接下来，调用 prep_dataloader() 函数来准备验证数据集 dv_set。参数和用法与准备训练数据集类似，不同之处在于数据集类型为 'dev'，同时传入了之前计算得到的 tr_mu 和 tr_std。返回的结果包括 dv_set（验证数据加载器）、mu_none 和 std_none（这里命名为 mu_none 和 std_none 是因为在验证过程中不需要使用均值和标准差进行标准化）。

最后，调用 prep_dataloader() 函数来准备测试数据集 tt_set。参数和用法与准备验证数据集类似，不同之处在于数据集类型为 'test'。同样，返回的结果包括 tt_set（测试数据加载器）、mu_none 和 std_none。