class MemoryBank(object): def __init__(self, n, dim, num_classes, temperature): self.n = n self.dim = dim self.features = torch.FloatTensor(self.n, self.dim) self.targets = torch.LongTensor(self.n) self.ptr = 0 self.device = 'cpu' self.K = 100 self.temperature = temperature self.C = num_classes,这段代码是什么意思

时间: 2024-04-28 19:20:14 浏览: 11
这段代码是一个Python类 `MemoryBank` 的定义,其中包含一个构造函数 `__init__` 和一些成员变量和方法。 成员变量: - `n` 表示存储在内存库中的样本数量 - `dim` 表示每个样本的特征维度 - `num_classes` 表示分类数 - `temperature` 表示温度参数 成员变量还包括: - `features` 是一个大小为 `(n, dim)` 的浮点型张量,用于存储所有样本的特征向量 - `targets` 是一个大小为 `(n,)` 的长整型张量,用于存储所有样本的类别标签 - `ptr` 是一个指针,指向内存库中下一个可用的位置 - `device` 是一个字符串,表示内存库所在的设备 - `K` 是一个常数,表示最近邻算法中的邻居数 - `C` 是一个常数,表示分类数 其中,`self` 是Python中对象的引用,表示正在创建的MemoryBank对象本身。 这个类的作用是实现一个内存库,用于存储模型训练中的样本特征向量和类别标签,并支持最近邻分类算法。该类的实例可以在训练过程中被用来保存样本和计算样本与库中其他样本之间的相似度。
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优化代码class DeliveryRequest: def __init__(self, name, location, time): self.name = name self.location = location self.time = time class DeliveryStation: def __init__(self, location): self.location = location self.requests = [] def add_request(self, request): self.requests.append(request) def match_deliveryman(self, deliverymen): for request in self.requests: for deliveryman in deliverymen: if request.location == deliveryman.location and request.time == deliveryman.available_time: print(f"您有一个快递将送给{request.name},请您按时送货") print(f"您的快递将由{deliveryman.name}在{request.time}送达,请您按时等候") deliverymen.remove(deliveryman) break class DeliveryMan: def __init__(self, name, location, available_time): self.name = name self.location = location self.available_time = available_time class Dispatcher: def __init__(self, delivery_stations, deliverymen): self.delivery_stations = delivery_stations self.deliverymen = deliverymen def dispatch(self): for station in self.delivery_stations: station.match_deliveryman(self.deliverymen)

可以考虑优化代码的可读性和效率,例如使用列表推导式和更好的命名: ```python class DeliveryRequest: def __init__(self, name, location, time): self.name = name self.location = location self.time = time class DeliveryStation: def __init__(self, location): self.location = location self.requests = [] def add_request(self, request): self.requests.append(request) def match_deliveryman(self, deliverymen): for request in self.requests: matching_deliverymen = [dm for dm in deliverymen if dm.location == request.location and dm.available_time == request.time] for deliveryman in matching_deliverymen: print(f"您有一个快递将送给{request.name},请您按时送货") print(f"您的快递将由{deliveryman.name}在{request.time}送达,请您按时等候") deliverymen.remove(deliveryman) break class DeliveryMan: def __init__(self, name, location, available_time): self.name = name self.location = location self.available_time = available_time class Dispatcher: def __init__(self, delivery_stations, deliverymen): self.delivery_stations = delivery_stations self.deliverymen = deliverymen def dispatch(self): for station in self.delivery_stations: station.match_deliveryman(self.deliverymen) ``` 这样,我们使用列表推导式来创建了一个匹配的快递员列表,然后使用一个 for 循环来遍历它。我们也使用更好的变量名来提高代码的可读性。

from objprint import op class Animal: def __init__(self,age): self.age = age class Person(Animal): def __init__(self, age,name): super().__init__(age) self.name = name class Male(Person): def __init__(self, age, name): super(Person,self).__init__(age) self.gender = "male" m = Male(32,"Peter") super(Male,m).__init__(32,"Peter") op(m)

这段代码也存在语法错误。在Male类中,应该使用super().__init__(age, name)来调用父类Person的构造函数,而不是使用super(Person, self).__init__(age)。同时,在Male类中,应该先调用父类的构造函数,然后再添加gender属性,否则会出现AttributeError异常。在修正这些问题之后,代码应该如下所示: ```python from objprint import op class Animal: def __init__(self, age): self.age = age class Person(Animal): def __init__(self, age, name): super().__init__(age) self.name = name class Male(Person): def __init__(self, age, name): super().__init__(age, name) self.gender = "male" m = Male(32, "Peter") super(Male, m).__init__(32, "Peter") op(m) ``` 这样,代码就不会出现语法错误,并且能够正常运行。注意,这里在最后一行代码中使用了op(m)来输出对象m的属性和方法,需要确保已经安装了objprint模块才能够使用op函数。

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class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

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