i = self.argmax(axis, skipna, *args, **kwargs) # type: ignore[arg-type]
时间: 2023-10-05 17:12:19 浏览: 67
这是一个 Pandas 库中的方法,用于返回指定轴上最大值的索引位置。其中,`axis`参数可以指定计算最大值的轴,`skipna`参数可以指定是否忽略缺失值。`*args`和`**kwargs`是可选参数,用于传递其他参数。
`# type: ignore[arg-type]`是 Python 3.9 中新加入的类型注释语法,用于告诉类型检查工具忽略特定的类型检查错误。在这个例子中,它告诉类型检查工具忽略`arg-type`类型检查错误。
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if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var
这段代码是在批量归一化层中进行训练模式下的前向传播操作。它先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var,然后对 x 进行标准化(即归一化)得到标准化后的张量 xn。其中,xc 表示原始输入张量 x 与均值 mu 的差。std 表示标准差,var 是方差,10e-7 是一个很小的数,用于避免方差为 0 的情况。self.batch_size 表示当前 batch 的大小,self.xc 表示 xc 的值,self.xn 表示 xn 的值,self.std 表示 std 的值。接着,它使用动量法更新 running_mean 和 running_var,用于在测试时对输入样本进行标准化。其中,self.momentum 是一个超参数,用于控制更新的速度。最后,它乘以缩放参数 gamma,再加上平移参数 beta,得到最终的输出张量 out,并返回该张量。
argmax() missing 1 required positional argument: 'a'train_labels = np.argmax(axis=1) test_labels = np.argmax(axis=1)
这个错误提示表明你在调用 `argmax` 方法时,缺少了必需的参数 `a`。`argmax` 方法是 NumPy 数组中的一个方法,用于返回数组中最大值所在的索引。它的调用方式是:
```python
numpy.argmax(a, axis=None, out=None)
```
其中,`a` 是要进行计算的数组,`axis` 是要进行计算的轴的索引,`out` 是保存结果的数组。
在你的代码中,你需要将 `train_labels` 和 `test_labels` 传递给 `argmax` 方法进行计算。假设 `train_labels` 和 `test_labels` 都是形状为 `(n_samples, n_classes)` 的二维数组,你需要对每个样本的类别概率值进行计算,得到对应的类别标签。你可以这样写:
```python
train_labels = np.argmax(train_labels, axis=1)
test_labels = np.argmax(test_labels, axis=1)
```
这里的 `axis` 参数被设置为 `1`,表示在每行中查找最大值所在的索引。这样做可以将形状为 `(n_samples, n_classes)` 的二维数组转换为长度为 `n_samples` 的一维数组,每个元素表示对应样本的类别标签。