解释一下 clean_up = lambda _: _.replace("", "") if _ and "" in _ else _
时间: 2023-11-06 13:04:56 浏览: 59
这是一个 Python 中的 lambda 表达式,它的作用是将字符串中的空字符串 "" 替换为 "",同时保留原字符串中其他内容。具体而言,这个 lambda 表达式会判断字符串中是否存在空字符串 "",如果存在,则将其替换为 "",否则返回原字符串。这个 lambda 表达式可能被用于数据清洗和预处理过程中。
相关问题
else: self.feat_drop = lambda x : x
这段代码是一个条件语句的分支,当条件`feat_drop`为假(零)时执行。下面是对代码的解释:
- `else:`:这是条件语句的分支,表示当`feat_drop`为假(零)时执行下面的代码。
- `self.feat_drop = lambda x: x`:在这个分支中,将一个匿名函数赋值给模型的`self.feat_drop`属性。该匿名函数接受一个输入`x`,并返回`x`本身。换句话说,当`feat_drop`为假(零)时,模型的`self.feat_drop`属性将保持不变。
通过这个条件分支,当`feat_drop`为真(非零)时,模型将使用`Dropout`层进行特征丢弃操作;而当`feat_drop`为假(零)时,模型将不进行特征丢弃操作,保持原始特征。这样可以根据需要自由地选择是否使用特征丢弃操作。
model_parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, self.parameters())
This line of code filters out all the parameters in the model that require gradients to be computed during backpropagation.
In PyTorch, every parameter that is part of the computation graph is associated with a Boolean flag called "requires_grad". If this flag is set to True, then PyTorch will automatically compute gradients for that parameter during backpropagation.
By filtering out only the parameters that require gradients, this line of code ensures that only the relevant parameters are optimized during training, which can save a lot of computation time and memory.
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