delta_depth = self._depth_rv.rvs(size=1)[0] depth = depth + delta_depth
时间: 2024-05-26 21:15:13 浏览: 23
这段代码是在一个类的方法中,其中`self._depth_rv`是一个随机变量对象,`.rvs(size=1)`是用来生成一个指定大小的随机样本的方法。这里生成了一个大小为1的随机样本,并将其赋值给`delta_depth`变量。
接下来,`delta_depth`的值被加到`depth`变量上,得到一个新的深度值。这里的作用可能是模拟一个随机游走的过程,将当前的深度值加上一个随机值,从而得到一个新的深度值。
相关问题
在嵌入层使用PGD生成扰动样本,嵌入层代码如下: self.delta_U = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_users, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_I = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_items, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_Tu = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_tags, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))
好的,可以通过修改嵌入层的代码来实现在嵌入层使用PGD生成扰动样本。具体步骤如下:
1.首先定义一个PGD攻击函数,输入为原始数据和标签,输出为扰动后的数据。
```python
import tensorflow as tf
def pgd_attack(model, x, y, eps, alpha, iters):
"""
PGD攻击函数
"""
# 生成一个与x相同维度的随机扰动
delta = tf.random.uniform(tf.shape(x), -eps, eps)
# 对扰动进行裁剪,保证其在L infinity范数内
delta = tf.clip_by_value(delta, -eps, eps)
for i in range(iters):
# 带扰动的数据
x_adv = x + delta
# 对x_adv进行前向传播,计算损失函数
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(x_adv)
y_pred = model(x_adv)
loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred)
# 对损失函数进行反向传播,计算扰动的梯度
grad = tape.gradient(loss, x_adv)
# 使用FGSM方法对扰动进行更新
delta = tf.clip_by_value(delta + alpha * tf.sign(grad), -eps, eps)
delta = tf.clip_by_value(delta, -eps, eps)
x_adv = x + delta
return x_adv
```
2.对嵌入层进行修改,加入PGD攻击的扰动项。
```python
class Model(tf.keras.Model):
def __init__(self, num_users, num_items, num_tags, embedding_size):
super(Model, self).__init__()
self.num_users = num_users
self.num_items = num_items
self.num_tags = num_tags
self.embedding_size = embedding_size
# 定义嵌入层
self.embedding_U = tf.keras.layers.Embedding(num_users, embedding_size)
self.embedding_I = tf.keras.layers.Embedding(num_items, embedding_size)
self.embedding_Tu = tf.keras.layers.Embedding(num_tags, embedding_size)
# 定义带扰动的嵌入层
self.delta_U = tf.Variable(tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[num_users, embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))
self.delta_I = tf.Variable(tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[num_items, embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))
self.delta_Tu = tf.Variable(tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[num_tags, embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))
def call(self, inputs):
# 解析输入数据
user_id, item_id, tag_id = inputs
# 进行嵌入
emb_U = self.embedding_U(user_id)
emb_I = self.embedding_I(item_id)
emb_Tu = self.embedding_Tu(tag_id)
# 加入扰动
emb_U = emb_U + self.delta_U[user_id]
emb_I = emb_I + self.delta_I[item_id]
emb_Tu = emb_Tu + self.delta_Tu[tag_id]
# 拼接嵌入向量
emb = tf.concat([emb_U, emb_I, emb_Tu], axis=1)
# 对嵌入向量进行全连接层计算
logits = self.fc(emb)
return logits
```
在上述代码中,我们加入了三个带扰动的嵌入层`self.delta_U`、`self.delta_I`、`self.delta_Tu`,并且在每次前向传播时,将扰动项加到对应的嵌入向量上。
3.对原有的训练代码进行修改,调用PGD攻击函数进行扰动。
```python
# 定义PGD攻击函数的参数
eps = 0.1
alpha = 0.01
iters = 10
# 进行PGD攻击
x_adv = pgd_attack(model, x, y, eps, alpha, iters)
# 将扰动后的数据输入模型进行训练
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = model(x_adv)
loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
```
在上述代码中,我们首先调用PGD攻击函数`pgd_attack`,生成扰动样本`x_adv`。然后将扰动后的数据输入模型进行训练,计算损失函数并进行反向传播,最后更新模型参数。
这样就完成了在嵌入层使用PGD生成扰动样本的过程。
解释以下代码每一句作用: def get_pid(self, error, scaler): tnow = millis() dt = tnow - self._last_t output = 0 if self._last_t == 0 or dt > 1000: dt = 0 self.reset_I() self._last_t = tnow delta_time = float(dt) / float(1000) output += error * self._kp if abs(self._kd) > 0 and dt > 0: if isnan(self._last_derivative): derivative = 0 self._last_derivative = 0 else: derivative = (error - self._last_error) / delta_time derivative = self._last_derivative + \ ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \ (derivative - self._last_derivative)) self._last_error = error self._last_derivative = derivative output += self._kd * derivative output *= scaler if abs(self._ki) > 0 and dt > 0: self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax output += self._integrator return output
这段代码是一个PID控制器的实现。下面是每一句代码的作用解释:
1. `tnow = millis()`:获取当前时间。
2. `dt = tnow - self._last_t`:计算当前时间与上一次记录时间的差值,即时间间隔。
3. `output = 0`:初始化输出值。
4. `if self._last_t == 0 or dt > 1000:`:如果是第一次运行或者时间间隔超过1秒,则将时间间隔设置为0,并重置积分项。
5. `self._last_t = tnow`:更新上一次记录时间为当前时间。
6. `delta_time = float(dt) / float(1000)`:计算时间间隔的小数形式,单位为秒。
7. `output += error * self._kp`:将比例项乘以误差值并加到输出中。
8. `if abs(self._kd) > 0 and dt > 0:`:如果存在合法的微分系数且时间间隔大于0,则执行以下操作。
9. `if isnan(self._last_derivative):`:如果上一次微分项为NaN(非数字),则将其设置为0。
10. `derivative = (error - self._last_error) / delta_time`:计算当前微分项的值。
11. `derivative = self._last_derivative + ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * (derivative - self._last_derivative))`:根据一阶惯性滤波器的公式更新微分项。
12. `self._last_error = error`:更新上一次误差值为当前误差值。
13. `self._last_derivative = derivative`:更新上一次微分项为当前微分项。
14. `output += self._kd * derivative`:将微分项乘以微分系数并加到输出中。
15. `output *= scaler`:将输出值乘以缩放因子。
16. `if abs(self._ki) > 0 and dt > 0:`:如果存在合法的积分系数且时间间隔大于0,则执行以下操作。
17. `self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time`:根据积分项的公式更新积分项。
18. `if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax`:对积分项进行限幅。
19. `output += self._integrator`:将积分项加到输出中。
20. `return output`:返回最终的输出值。
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