#P_Edge := #Current_Status AND (NOT #Last_Status); #N_Edge := #Last_Status AND (NOT #Current_Status); #Last_Status := #Current_Status;这是段用SCL语言写的博途TIAplc,请告诉我大致逻辑
时间: 2024-04-18 11:33:54 浏览: 20
根据你提供的代码片段,我可以给你解释一下大致的逻辑:
1. 首先,定义了两个变量 #P_Edge 和 #N_Edge。
2. #P_Edge 的值等于 #Current_Status 与 (NOT #Last_Status) 的逻辑与运算结果。意味着当 #Current_Status 为真而 #Last_Status 为假时,#P_Edge 的值为真;否则为假。
3. #N_Edge 的值等于 #Last_Status 与 (NOT #Current_Status) 的逻辑与运算结果。意味着当 #Last_Status 为真而 #Current_Status 为假时,#N_Edge 的值为真;否则为假。
4. 最后,将 #Current_Status 的值赋给 #Last_Status,以便在下一次运算时使用。
根据以上逻辑,可以推测这段代码用于比较两个状态的变化,并根据变化情况给出相应的结果。具体的应用场景和实际意义还需要结合代码的其他部分来确定。
相关问题
解释下面这段代码:def get_batch_edge_index(org_edge_index, batch_num, node_num): # org_edge_index:(2, edge_num) edge_index = org_edge_index.clone().detach() edge_num = org_edge_index.shape[1] batch_edge_index = edge_index.repeat(1,batch_num).contiguous() for i in range(batch_num): batch_edge_index[:, i*edge_num:(i+1)*edge_num] += i*node_num return batch_edge_index.long()
这段代码定义了一个名为"get_batch_edge_index"的函数,它接受三个参数:org_edge_index、batch_num和node_num。org_edge_index是图的原始边索引,batch_num是图中子图(或批次)的数量,node_num是图中节点的数量。
该函数的作用是将原始边索引进行分批处理,以便在批量执行图神经网络(GNN)训练时,每个批次都有一个对应的边索引。具体来说,该函数会将原始边索引按批次分组,然后对每个批次中的边进行编号,以便在GNN训练期间能够追踪每批次之间的边。
该函数的返回值是一个形状为(2, num_edges)的张量,其中第一行表示源节点,第二行表示目标节点。在每个批次内,边统一按编号排序。
class CellTrack_GNN(EedgePath_MPNN): def __init__(self, in_channels: int, hidden_channels: int, in_edge_channels: int, hidden_edge_channels_linear: int, hidden_edge_channels_conv: int, num_layers: int, num_nodes_features: int, dropout: float = 0.0, act: Optional[Callable] = ReLU(inplace=True), norm: Optional[torch.nn.Module] = None, jk: str = 'last', **kwargs): super().__init__(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_linear, num_layers, dropout, act, norm, jk) assert in_edge_channels == hidden_edge_channels_linear[-1] in_edge_dims = in_edge_channels + num_nodes_features * in_channels + 1 self.convs.append(PDNConv(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs)) self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout)) for _ in range(1, num_layers): self.convs.append( PDNConv(hidden_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs)) self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout))
这段代码定义了一个名为CellTrack_GNN的类,该类继承自EedgePath_MPNN类。在类的构造函数`__init__`中,有一系列参数用于初始化模型的各个组件。
- `in_channels`、`hidden_channels`、`in_edge_channels`、`hidden_edge_channels_linear`、`hidden_edge_channels_conv`、`num_layers`、`num_nodes_features`、`dropout`、`act`、`norm`和`jk`等是构建图神经网络所需的参数。
- `super().__init__(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_linear, num_layers, dropout, act, norm, jk)`调用了父类EedgePath_MPNN的构造函数,初始化了一些基本的组件。
- `in_edge_dims = in_edge_channels + num_nodes_features * in_channels + 1`计算了输入边特征的维度。
- `self.convs.append(PDNConv(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs))`将一个PDNConv层对象添加到self.convs列表中,用于对节点特征进行卷积操作。
- `self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout))`将一个MLP层对象添加到self.fcs列表中,用于对输入边特征进行全连接操作。
- 然后使用循环,根据num_layers的值,依次添加PDNConv和MLP层对象到self.convs和self.fcs列表中,构建图神经网络的层数。
通过这些组件的初始化,CellTrack_GNN类可以进行图神经网络的前向传播操作。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pth](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)