labels.shape[0]什么意思

时间: 2024-06-02 17:12:32 浏览: 136
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`labels.shape[0]`表示`labels`数组的第一个维度的大小，也就是数组中元素的个数。在Python中，数组的维度从0开始计数，因此第一个维度的索引为0。假设`labels`是一个形状为`(batch_size, sequence_length)`的二维数组，则`labels.shape[0]`的值为`batch_size`，即数组中有`batch_size`个元素。
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train_nonpatrick_.h5文件h5py_

model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(features.shape[1],))) # 假设特征维度为64 model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 对应二分类问题 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_...

ValueError: labels.shape must equal logits.shape except for the last dimension. Received: labels.shape=(67252,) and logits.shape=(33626, 2)

这个错误是因为你的标签张量的形状与模型的输出张量形状不匹配。在你的情况下，标签张量的形状是(67252,)，而模型的输出张量形状是 (33626, 2)。这意味着你的标签张量中有 67252 个标签，而模型的输出张量只有 33626...

idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

首先，读取数据文件中的 idx_features_labels 和 cites 两个文件，其中 idx_features_labels 中包含了节点的特征和标签，cites 中包含了节点之间的关系。然后，通过 idx_map 将节点的序号映射到矩阵中的...

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1] 如果存在这种情况，可以将第二个'='号左边的变量名修改为其他名称，避免名称冲突。 最后，如果以上两种情况都不是...

14 images=np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8).reshape(len(labels),28,28) 15 return images,labels ---> 16 (train_images , train_labels)= load_mnist_train ('/jovyan/') 17 (test_images , test_labels)= load_mnist_train('/jovyan/', kind ='t10k') 18 print(train_images.shape ,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) <ipython-input-1-17078218a89f> in load_mnist_train(path, kind) 7 labels_path = os.path.join ( path,'%s-labels.idx1-ubyte'%kind ) 8 images_path = os.path.join ( path,'%s-images.idx3-ubyte'%kind ) ----> 9 with open ( labels_path ,' rb ') as lbpath : 10 magic , n =struct.unpack ('>ll', Ibpath.read (8)) 11 labels = np . fromfile ( lbpath , dtype = np .uint8)

这段代码是用来加载 MNIST 数据集的，是用 Python 编写的。其中，load_mnist_train 函数接受一个 path 参数，表示数据集所在的路径，以及一个 kind 参数，表示是训练集还是测试集。这个函数返回了一个元组，包含训练...

def load_data(opt): print("Loading {} dataset..." .format(opt.network)) idx_features_labels = np.genfromtxt("{}.content" .format(opt.network), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) #特征 labels = encode_onehot(idx_features_labels[:, -1]) # 类别的one-hot编码 idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}.cites".format(opt.network),dtype=np.float32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.float32).reshape(edges_unordered.shape) # 编码到编号的转换 adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32)

这是一个加载数据的函数，它的输入参数是 opt。函数会根据 opt 中的 network 字段的值来确定要加载哪个数据集。该函数会从文件中读取数据，其中 ".content" 文件包含节点的特征，".cites" 文件包含节点之间的边。...

def load_cora(): path = 'data/cora/' data_name = 'cora' print('Loading from raw data file...') idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, data_name), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) _, _, labels = np.unique(idx_features_labels[:, -1], return_index=True, return_inverse=True) idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

这是一个函数，用于从Cora数据集的原始数据文件中加载数据。它返回特征、节点索引映射、邻接矩阵和标签。具体来说，它使用numpy库中的genfromtxt函数从包含节点特征和标签的文件中加载数据；使用coo_matrix函数从...

def get_rolling_window_multistep(forecasting_length, interval_length, window_length, features, labels): output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) if features.shape[1] != labels.shape[1]: assert 'cant process such data' else: output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) for index in tqdm.tqdm(range(0, features.shape[1]-interval_length-window_length-forecasting_length+1), desc='data preparing'): output_features = np.concatenate((output_features, np.expand_dims(features[:, index:index+window_length], axis=0))) output_labels = np.concatenate((output_labels, np.expand_dims(labels[:, index+interval_length+window_length: index+interval_length+window_length+forecasting_length], axis=0))) output_features = output_features[1:, :, :] output_labels = output_labels[1:, :, :] return torch.from_numpy(output_features), torch.from_numpy(output_labels)什么意思

函数接收四个参数：预测长度 forecasting_length，间隔长度 interval_length，滑动窗口长度 window_length，以及特征 features 和标签 labels。函数的输出是一个元组，其中包含了处理后的特征和标签，两者都被转换成...

这段程序的功能？ for subject_id, model_file in personalised_cps.items(): model = torch.load(model_file, map_location=config.device) subj_dev_labels, subj_dev_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['devel'], use_gpu=use_gpu) all_dev_labels.append(subj_dev_labels) all_dev_preds.append(subj_dev_preds) all_dev_ids.extend([subject_id]*subj_dev_labels.shape[0]) subj_test_labels, subj_test_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['test'], use_gpu=use_gpu) all_test_labels.append(subj_test_labels) all_test_preds.append(subj_test_preds) all_test_ids.extend([subject_id]*subj_test_labels.shape[0]) all_dev_labels = np.concatenate(all_dev_labels) all_dev_preds = np.concatenate(all_dev_preds) all_test_labels = np.concatenate(all_test_labels) all_test_preds = np.concatenate(all_test_preds)

对于每个模型，它会将开发集和测试集的真实标签和预测值存储在相应的数组 all_dev_labels、all_dev_preds、all_test_labels 和 all_test_preds 中，同时将子主题的 id 存储在 all_dev_ids 和 all_test_ids 中。...

注释每一行代码import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist #加载mnist数据集 (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data() train_images, test_images = train_images/255.0, test_images/255.0 #归一化到0-1 print("Train image shape:",train_images.shape,"Train label shape:",train_labels.shape) #打印图像大小和标签数 print("Test image shape:",test_images.shape,"Test label shape:",test_labels.shape) print("image data:",train_images[1]) #具体看一幅image的数据 print("label data:",train_labels[1]) import matplotlib.pyplot as plt def plot_image(image): plt.imshow(image.reshape(28,28),cmap='binary') plt.show() plot_image(train_images[1]) #搭建模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28]), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) #编译 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) #训练模型 model.fit(train_images,train_labels, epochs=5, batch_size=64) model.evaluate(test_images,test_labels)

train_images, test_images = train_images/255.0, test_images/255.0 # 对图像数据进行归一化处理 print("Train image shape:", train_images.shape, "Train label shape:", train_labels.shape) # 打印训练集图像...

请在代码中加入准确率：with torch.no_grad(): class_accuary_List=[] true_labels = [] predicted_labels = [] for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true_labels.append(labels.cpu().numpy()) predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) print(cm) for i in range(cm.shape[0]): acc = cm[i, i] / np.sum(cm[i]) class_accuary_List.append(acc) print("Class", i, "Accuracy:", acc)

for i in range(cm.shape[0]): acc = cm[i, i] / np.sum(cm[i]) class_accuracy_list.append(acc) print("Class", i, "Accuracy:", acc) overall_acc = np.sum(np.diag(cm)) / np.sum(cm) print("Overall ...

import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist #加载mnist数据集 (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data() train_images, test_images = train_images/255.0, test_images/255.0 #归一化到0-1 print("Train image shape:",train_images.shape,"Train label shape:",train_labels.shape) #打印图像大小和标签数 print("Test image shape:",test_images.shape,"Test label shape:",test_labels.shape) print("image data:",train_images[1]) #具体看一幅image的数据 print("label data:",train_labels[1]) import matplotlib.pyplot as plt def plot_image(image): plt.imshow(image.reshape(28,28),cmap='binary') plt.show() plot_image(train_images[1]) #搭建模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28]), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) #编译 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) #训练模型 model.fit(train_images,train_labels, epochs=5, batch_size=64) model.evaluate(test_images,test_labels)注释代码，并说明实现的功能，生成实验总结

train_images, test_images = train_images/255.0, test_images/255.0 # 打印图像大小和标签数 print("Train image shape:",train_images.shape,"Train label shape:",train_labels.shape) print("Test image ...

image=io.imread('a50bc421194ccabbfb5d45570a9be9c.jpg') io.imshow(image) rows=image.shape[0] cols=image.shape[1] image=image.reshape(image.shape[0]*image.shape[1],3) print(np.shape(image)) kmeans=KMeans(n_clusters=128,n_init=10,max_iter=200) kmeans.fit(image) cluster=np.asarray(kmeans.cluster_centers_,dtype=np.uint8) labels=np.asarray(kmeans.labels_,dtype=np.uint8) labels=labels.reshape(rows,cols) values=np.zeros((rows,cols,3),dtype='uint8') for i in range(rows): for j in range(cols): values[i,j,:]=cluster[labels[i,j],:] np.save('codebook_test.npy',cluster) io.imsave('yuantu.jpg', labels) io.imsave('yinjian.jpg', values) image=io.imread('yinjian.jpg') io.imshow(image) io.show() image2=io.imread('yuantu.jpg') io.imshow(image2) io.show()

接下来，将聚类中心的颜色值存储为cluster数组，将每个像素点的聚类标签存储为labels数组，并根据聚类标签为每个像素点赋予相应的颜色值。 最后，将聚类中心保存为codebook_test.npy文件，将聚类结果保存为...

在python中如何用循环达成df_A_0 = X[kms.labels_ == 0] df_A_1 = X[kms.labels_ == 1] df_A_2 = X[kms.labels_ == 2] df_A_3 = X[kms.labels_ == 3] df_A_4 = X[kms.labels_ == 4] m = np.shape(df_A_0)[1] df_A_0.insert(df_A_0.shape[1], 'label', 0) # 打标签 df_A_1.insert(df_A_1.shape[1], 'label', 1) df_A_2.insert(df_A_2.shape[1], 'label', 2) df_A_3.insert(df_A_3.shape[1], 'label', 3) df_A_4.insert(df_A_4.shape[1], 'label', 4)

m = np.shape(df_A_i)[1] df_A_i.insert(m, 'label', i) 在这个循环中，我们使用 range(kms.n_clusters) 来遍历所有的标签。对于每个标签，我们使用布尔索引 kms.labels_ == i 来选择所有标签为 i 的...

for data_batch, labels_batch in train_generator: print("data_batch shape --> ",data_batch.shape) print("labels_batch shape --> ",labels_batch.shape) break

这是一个关于 Python 代码的问题，data_batch 和 labels_batch 是训练数据的批次和标签的批次，通过 train_generator 生成器来获取。在循环中，打印出 data_batch 和 labels_batch 的形状，并使用 break 语句来跳出...

num_inputs=2 num_examples=1000 ture_w=[2,-3.4] ture_b=[4.2] features=np.random.normal(scale=1,size=(num_examples,num_inputs)) labels=ture_w[0]*features[:0]+ture_w[1]*features[:1]+ture_b labels+=np.random.normal(scale=0.01,size=labels.shape)

这段代码的作用是生成一个带有噪声的线性回归...最终，该代码段生成了一个形状为 (num_examples, num_inputs) 的特征矩阵 features 和一个形状为 (num_examples,) 的标签向量 labels，可以用于训练和评估线性回归模型。

kmeans = KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ print(labels) segmented_img = labels.reshape(img.shape) pil_image = Image.fromarray(segmented_img, 'L') pil_image.save('D:\\gray_image.png')

首先，通过调用KMeans函数创建一个KMeans对象，设定聚类数为2，采用k-means++算法进行初始化，并设置随机种子为0。然后，对输入的图像数据X进行聚类，并获取每个数据点所属的簇标签。最后，将簇标签重新排列成与原始...

mass_gen = VolumeAugmentation(X_train, Y_train, shape=(X.shape[1], X.shape[2], X.shape[3])) array_img, labels = mass_gen.augment()

这段代码中，VolumeAugmentation是一个数据增强的类，X_train和Y_train是训练集中的图像和标签数据，shape参数指定了增强后的图像尺寸。mass_gen.augment()则是调用该类中的augment()函数进行数据增强，...

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