代码解释self._sample_rate = config['diagnosis']['sample_rate']

这段代码为类的构造函数中的一行代码，用于初始化类中的一个实例变量self._sample_rate。

其中config['diagnosis']['sample_rate']表示访问一个名为config的字典中的'diagnosis'键对应的字典中的'sample_rate'键对应的值。

self._sample_rate表示类的一个实例变量，用于储存sample_rate的值。

因此，这行代码的作用是将config字典中'diagnosis'键对应的字典中的'sample_rate'键对应的值赋值给类的一个实例变量self._sample_rate。

相关问题

SELECT CS.CLAIMS_ID, CE.LONG_NAME CORPORATENAME, CS.PATIENT_NAME, CS.EMPLOYEE_NAME,CS.DEPARTMENT,E.SUBSIDIARY ,E.BRANCH, CS.ADMISSION_DATE, CS.DISCHARGEABLE_DATE , CS.PROVIDER_NAME, CS.PANEL_PROVIDER, TRIM(DS.ICD_CODE)||', '||DS.DESCRIPTION DIAGNOSISNAME, CS.MC_TAKEN_DAY ,CR.DESCRIPTION COVERAGE_DESCRIPTION, SD2.FDESC CLAIMTYPE,CS.REMARKS, CS.DUE_TOTAL, CS.PAID_TO_CLAIMANT, CS.PAID_BY_CLAIMANT, CS.AUTHORIZATION_CODE, CS.SERVICE_DATE,CS.RECORD_NO,CS.SUB_RECORD_NO,CS.PLAN_ID,CS.TRANSMISSION_DATE,CS.CLAIMS_REC_DATE, CS.CLAIMS_STATUS ,CS.APPROVED_BY, CS.HOSP_INVOICE_NO, CS.TERMINAL_ID, CS.TERMINAL_TYPE, CS.DEDUCTIBLE,CS.POLICY_NO,CS.PAYEE_NAME,CS.CARD_NO, CS.DOCRCV_BY, CS.CENTRE_CODE ,CS.DOCUMENT_NO,CS.MRN , NVL((SELECT UPLDT FROM (SELECT UPLDT FROM SYT_ATTACHDOC LD WHERE TO_NUMBER(TRIM(LD.KEY1))=CS.CLAIMS_ID AND LD.MATERIAL_TYPE IN('申诉材料','补充材料','调查材料') AND ROWNUM<2 ORDER BY UPLDT DESC) WHERE ROWNUM<2),CS.SERVICE_DATE) AS LAST_DOCUMENT_RECEIVED_DATE FROM CLAIMS CS, CORPORATE CE, COVERAGE_MASTER CR, SYC_REFCD SD1, SYC_REFCD SD2, DIAGNOSIS DS , EMPLOYEE E WHERE CS.COVERAGE_ID = CR.COVERAGE_CODE AND CS.CORPORATE_CODE = CE.CORP_CODE AND CS.PRIMARY_DIAGNOSIS = DS.ICD_CODE AND CS.CLAIM_TYPE = SD1.REFCD AND CS.CARD_NO = E.CARD_NO AND SD1.VAR1 = SD2.REFCD AND SD1.MODID = 'ES' AND SD1.REFGRP = 'CLAIMTYP' AND SD2.MODID = 'ES' AND SD2.REFGRP = 'CLAIM_APPLICABLE' AND CS.PLAN_ID!='TEST-2023-GLOBAL-PLAN-DEMO' AND (CS.PAYOR_CODE,CS.CENTRE_CODE) IN (SELECT SYFIELD(STNCD,'*',1,1), SYFIELD(STNCD,'*',2,1) FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PC')) AND (CS.CORPORATE_CODE IN (SELECT STNCD FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PY','CO')) OR (CS.PAYOR_CODE,CS.CENTRE_CODE) IN (SELECT SYFIELD(STNCD,'*',1,1), SYFIELD(STNCD,'*',2,1) FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PC'))) AND CS.CLAIMS_REC_DATE>=TO_DATE('1999-01-01','yyyy-MM-dd') AND CS.CLAIMS_REC_DATE<TO_DATE('2099-01-01','yyyy-MM-dd')+1

这是一个 SQL 查询语句，根据不同的表和条件，查询出一些索赔相关的信息，包括索赔 ID、公司名称、患者姓名、员工姓名、部门、分公司、入院日期、出院日期、供应商名称、面板供应商、诊断名称、医疗保险覆盖范围描述、索赔类型、备注、到期总额、向索赔人支付的金额、由索赔人支付的金额、授权代码、服务日期、记录编号、子记录编号、计划 ID、传输日期、索赔记录日期、索赔状态、批准人、医院发票号、终端 ID、终端类型、免赔额、保单号、收款人姓名、卡号、收到文件的人、中心代码、文件编号、病历号和最后一次收到文件的日期。需要注意的是，这个查询排除了测试计划，并且只查询系统中特定类型的用户可以访问的索赔信息。

解释def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip): model.train() epoch_loss = 0 for i, batch in tqdm(enumerate(iterator), total=len(iterator)): src = batch.description trg = batch.diagnosis optimizer.zero_grad() output = model(src, trg) output_dim = output.shape[-1] output = output[1:].view(-1, output_dim) trg = trg[1:].view(-1) loss = criterion(output, trg) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip) optimizer.step() epoch_loss += loss.item() return epoch_loss / len(iterator)

这段代码定义了一个训练函数 `train`，用于训练模型。以下是代码的解释：

- `model.train()`：将模型设为训练模式，这会启用模型中的一些特定操作，如 dropout。
- `epoch_loss = 0`：初始化一个变量 `epoch_loss`，用于累积每个 epoch 的损失值。

在接下来的循环中，遍历了数据迭代器 `iterator` 中的每个 batch，并进行以下操作：

- `src = batch.description` 和 `trg = batch.diagnosis`：从当前 batch 中获取描述文本和诊断文本。
- `optimizer.zero_grad()`：将优化器的梯度缓冲区清零，以防止梯度累积。
- `output = model(src, trg)`：使用模型对描述文本进行预测，得到模型的输出。
- `output_dim = output.shape[-1]`：获取模型输出的最后一个维度大小，这对于计算损失函数很重要。
- `output = output[1:].view(-1, output_dim)` 和 `trg = trg[1:].view(-1)`：将模型输出和目标序列都进行裁剪和展平操作，以便计算损失函数。
- `loss = criterion(output, trg)`：计算模型输出和目标序列之间的损失值。
- `loss.backward()`：计算损失关于模型参数的梯度。
- `torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip)`：对模型的梯度进行裁剪，以防止梯度爆炸问题。
- `optimizer.step()`：更新模型的参数，根据计算得到的梯度和优化器的设置。
- `epoch_loss += loss.item()`：将当前 batch 的损失值添加到 `epoch_loss` 中。

最后，函数返回每个 epoch 的平均损失值，即 `epoch_loss` 除以数据迭代器的长度。