优化X_norm[:, i] = fuzz.interp_membership(X[:, i], X[:, i], [np.min(X[:, i]), np.max(X[:, i])])

可以使用Numpy中的min和max函数来计算最小值和最大值，然后将它们传递给interp_membership函数，而不是使用两次X[:,i]作为参数。这样可以避免重复计算和重复传递数组。具体实现如下所示：

X_min = np.min(X[:, i])
X_max = np.max(X[:, i])
X_norm[:, i] = fuzz.interp_membership(X[:, i], [X_min, X_max], [X_min, X_max])

这样可以减少计算量，提高代码效率。

相关问题

X_norm[:, i] = fuzz.interp_membership(X[:, i], X[:, i], [np.min(X[:, i]), np.max(X[:, i])])优化

这段代码的作用是将X中第i列的数据归一化到[0, 1]的范围内。具体来说，fuzz.interp_membership函数将X[:, i]作为论域，以X[:, i]自身的最小值和最大值为两个端点，将X[:, i]中的每个值映射到[0, 1]之间。然后将这些映射后的值存储到X_norm[:, i]中，代表X中第i列的归一化后的数据。

在“def conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding='same', dilation_rate=1, batch_norm=True, activation='relu'): """ Applies Conv2D - BN - ReLU block. """ x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding=padding, use_bias=False)(x) if batch_norm: x = layers.BatchNormalization()(x) if activation is not None: x = layers.Activation(activation)(x) return x”加入残差块

可以通过将该函数作为一个子模块，在输入和输出之间添加一个跳跃连接来加入残差块。具体实现方式如下：

def residual_block(input_tensor, filters, kernel_size, padding='same', dilation_rate=1, batch_norm=True, activation='relu'):
    x = conv2d_block(input_tensor, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm, activation)
    x = layers.add([x, input_tensor])
    return x

在该函数中，我们首先调用 `conv2d_block` 函数来生成一个卷积 - BN - 激活块，然后通过 `layers.add` 函数将该块的输出和输入进行相加，得到最终的残差块输出。