print("\t", len(set(self.data.ddi_edge_classes.numpy())), "cell-lines")解释一下
时间: 2023-06-19 22:03:19 浏览: 48
这段代码是 Python 语言中使用的打印函数,其作用是输出一段文本以及变量 `len(set(self.data.ddi_edge_classes.numpy()))` 的值。
在这段代码中,`\t` 表示制表符,用于使输出的文本向右缩进一个Tab的距离;`len()` 函数用于获取一个序列对象的长度;`set()` 函数用于将一个序列对象转换成一个不包含重复元素的集合对象;`self.data.ddi_edge_classes.numpy()` 返回一个包含 DDI 边缘类别的 Numpy 数组。因此,`len(set(self.data.ddi_edge_classes.numpy()))` 的作用是计算 DDI 边缘类别的数量,将其转换成集合对象去除重复元素后再计算其长度。
最终,这段代码会输出一个以制表符开头的文本,表示 DDI 边缘类别的数量以及单元格的数量。
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DXGK_DDI_NOTIFY_ACPI_EVENT
DXGK_DDI_NOTIFY_ACPI_EVENT 是 Direct X 显示驱动接口 (DXGK) 中的一个函数,用于通知驱动程序有 ACPI 事件发生。ACPI (Advanced Configuration and Power Interface) 是一种开放标准,用于管理计算机硬件和电源的配置和电源管理。
DXGK_DDI_NOTIFY_ACPI_EVENT 函数的原型如下:
```c++
NTSTATUS DXGKDDI_NOTIFY_ACPI_EVENT(
IN_CONST_HANDLE hAdapter,
IN PVOID pContext,
IN ULONG Event,
IN PVOID pData,
IN ULONG DataSize
);
```
该函数的参数包括:
- hAdapter:一个适配器句柄,用于标识驱动程序中的适配器对象。
- pContext:一个指向驱动程序上下文的指针,可以是任意类型的上下文数据。
- Event:一个整数值,表示通知的 ACPI 事件类型。
- pData:一个指向事件数据的指针,可以是任意类型的数据。
- DataSize:事件数据的大小,以字节为单位。
当驱动程序收到 ACPI 事件通知时,它应该调用 DXGK_DDI_NOTIFY_ACPI_EVENT 函数来处理该事件。驱动程序可以通过检查 Event 参数来确定事件类型,并使用 pData 参数来获取事件数据。驱动程序需要根据事件类型和数据来执行相应的操作,例如更改显示模式或关闭显示器等。
g_data = { ('drug', 'interacts', 'drug'): (ddi_idxs_ndarray[0], ddi_idxs_ndarray[1]), ('drug', 'interacts_reverse', 'drug'): (ddi_idxs_ndarray[1], ddi_idxs_ndarray[0]), ('protein', 'acts_on', 'drug'): (drug_with_protein[1], drug_with_protein[0]), } g = dgl.heterograph(g_data)为一个DGL异质图,请写一个SAGEConv模型,对异质图进行采样和聚合
下面是一个使用SAGEConv模型对异质图进行采样和聚合的示例代码:
```python
import dgl
import torch
import torch.nn as nn
import dgl.function as fn
from dgl.nn.pytorch import SAGEConv
class SAGEModel(nn.Module):
def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats):
super().__init__()
self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, 'mean')
self.conv2 = SAGEConv(hidden_feats, out_feats, 'mean')
def forward(self, g, inputs):
h = inputs
h = self.conv1(g, h)
h = nn.ReLU()(h)
h = self.conv2(g, h)
return h
# 假设输入特征的维度为64,中间层维度为128,输出维度为32
in_feats, hidden_feats, out_feats = 64, 128, 32
# 创建异质图
g_data = {('drug', 'interacts', 'drug'): (ddi_idxs_ndarray[0], ddi_idxs_ndarray[1]),
('drug', 'interacts_reverse', 'drug'): (ddi_idxs_ndarray[1], ddi_idxs_ndarray[0]),
('protein', 'acts_on', 'drug'): (drug_with_protein[1], drug_with_protein[0])}
g = dgl.heterograph(g_data)
# 创建输入特征
inputs = {'drug': torch.randn(g.number_of_nodes('drug'), in_feats),
'protein': torch.randn(g.number_of_nodes('protein'), in_feats)}
# 创建SAGE模型
model = SAGEModel(in_feats, hidden_feats, out_feats)
# 对异质图进行采样和聚合
h = model(g, inputs)
```
该示例代码中使用了两层SAGEConv模型,其中第一层的输入特征为64维,输出特征为128维,第二层的输入特征为128维,输出特征为32维。在模型的forward函数中,首先对输入特征进行第一层采样和聚合,然后使用ReLU激活函数进行非线性变换,最后对结果进行第二层采样和聚合。最终得到的特征表示h可以用于下游任务,例如节点分类或链接预测。