np 矩阵乘法 nan

np矩阵乘法是指在numpy库中使用的矩阵乘法函数，可以对二维矩阵进行真正意义上的矩阵乘积运算，对于一维矩阵，计算两者的内积。在使用np.dot(A, B)函数时，需要注意矩阵A的列数必须等于矩阵B的行数，否则会报错。如果想要将一个3X1的数组与一个1X3的数组相乘并得到一个3X3的数组，可以使用np.outer()函数。该函数可以计算两个向量的外积，返回一个矩阵。具体使用方法可以参考numpy官方文档。

相关问题

pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错：Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 279, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 621, in forward index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1

根据你提供的代码和错误信息，可以看出问题是在`LDAMLoss`模块的`forward`函数中。具体来说，`index.scatter()`函数的第一个参数是一个张量，这个张量用于指示哪些元素需要被更新。在你的代码中，`index`是一个由0和1组成的布尔型张量，用于指示哪些类需要被更新。第二个参数是需要被更新的元素的索引，这里使用了`target.data.view(-1, 1).type(torch.int64)`。由于`target`的形状是`(batch_size,)`，因此`target.data.view(-1, 1)`将其变形为`(batch_size, 1)`的张量，而`.type(torch.int64)`将其转换为整型。这样，第二个参数的形状是`(batch_size, 1)`。

但是，由于`index`的形状是`(batch_size, num_classes)`，其中`num_classes`是类别数，因此`index.scatter()`函数期望的第一个参数的形状应该与`index`相同，即`(batch_size, num_classes)`。由于这里的错误信息是`Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1`，这表明`index`的形状是`(16, 7)`，而第二个参数的形状是`(112, 1)`，这与期望的形状不匹配。因此，你需要检查`target`的形状是否正确，并确保`index`和第二个参数具有相同的形状。

另外，你的`LDAMLoss`模块中还有一些其他的问题。例如，在`__init__`函数中，应该调用`super().__init__()`而不是`super(LDAMLoss, self).__init__()`，因为后者是Python 2的用法。此外，在计算`batch_m`时，你可以使用`torch.sum()`函数来代替矩阵乘法运算。

编写程序，实现如下功能： （1）利用Numpy随机数模块创建两个数组或矩阵 （2）计算两个数组的基本运算，包括加、减、乘、除、幂、点积等 以某一个矩阵为例，完成其线性代数运算，包括逆矩阵、广义逆矩阵、行列式、特征值、特征向量级奇异值分解、范数等。

要使用Numpy实现这些功能，首先确保已经安装了numpy库。如果没有，可以通过pip安装：

pip install numpy

接下来，我们将一步步实现所需的功能。

**1. 创建数组或矩阵**

我们可以使用`numpy.random`模块生成随机数并创建数组或矩阵。例如，创建两个形状相同的随机数组：

import numpy as np

# 创建大小为 (5, 5) 的随机浮点数矩阵
array_1 = np.random.rand(5, 5)
array_2 = np.random.rand(5, 5)

**2. 基本运算**

对于基本运算，你可以直接对数组进行操作：

# 加法
addition = array_1 + array_2

# 减法
subtraction = array_1 - array_2

# 乘法
multiplication = array_1 * array_2

# 除法（元素wise除法）
if np.all(array_2 != 0):  # 避免除零错误
    division = array_1 / array_2
else:
    division = np.nan_to_num(array_1 / array_2)  # 使用NaN替换除零结果

# 幂运算
exponentiation = array_1 ** array_2

# 点积（内积）
dot_product = np.dot(array_1, array_2.T)  # 注意矩阵转置

**3. 线性代数运算**

- **逆矩阵**：`np.linalg.inv()`
- **广义逆矩阵**：`np.linalg.pinv()`
- **行列式**：`np.linalg.det()`
- **特征值和特征向量**：`np.linalg.eigvals()` 和 `np.linalg.eig()`
- **奇异值分解（SVD）**：`np.linalg.svd()`
- **范数**：`np.linalg.norm()`

示例：

from numpy.linalg import inv, pinv, det, eigvals, eig, svd, norm

# 计算逆矩阵
inverse = inv(array_1)

# 广义逆矩阵，假设矩阵可逆
general_inverse = pinv(array_1)

# 行列式
determinant = det(array_1)

# 特征值和特征向量（返回的是方阵的实数特征值和对应的右特征向量）
eigenvalues, right_eigenvectors = eig(array_1)

# 对角化后得到的矩阵
diagonalized_matrix = np.diag(eigenvalues)

# 奇异值分解
u, s, vh = svd(array_1)

# 欧几里得范数
euclidean_norm = norm(array_1, 2)

**相关问题--:**
1. Numpy中的哪些函数用于矩阵运算？
2. 如何避免在除法运算时出现除零错误？
3. SVD（奇异值分解）有哪些应用场景？
4. 什么情况下矩阵会有非平凡的广义逆？