解释代码：self.lookup_matrix=torch.zeros((self.n_class, self.n_svm), device=self.device)

这行代码创建了一个大小为(self.n_class, self.n_svm)的零矩阵，使用了 PyTorch 框架中的 torch.zeros 方法，并将其存储在名为lookup_matrix的变量中，该变量位于当前对象的self.device设备上。

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解释代码： for i in range(n_class): for j in range(self.n_svm): if i == self.lookup_class[j,0] or i == self.lookup_class[j,1]: if self.lookup_class[j, 0]==i: self.lookup_matrix[i,j]=1.0 else: self.lookup_matrix[i,j]=-1.0

这是一个循环语句，其中 n_class 和 n_svm 分别表示类别数和支持向量机（SVM）的数量。此循环用于构建一个查找矩阵，以便稍后进行分类。在这个循环中，首先检查类别是否与 SVM 相关联，如果是，则将查找矩阵中的相应元素设置为 1.0 或 -1.0，以便稍后判断其所属类别。其中，lookup_class 是一个包含 SVM 支持向量的矩阵，lookup_matrix 是查找矩阵。

解释代码：k=0 for i in range(n_class-1): for j in range(i+1,n_class): self.lookup_class[k, 0]=i self.lookup_class[k, 1]=j k += 1

这段代码是一个双重循环，用于生成一个类别对的数组。其中，n_class表示类别数，第一层循环遍历所有类别，第二层循环从i+1开始遍历所有类别，生成类别对，并将其赋值给lookup_class数组的第k行。最后，k自增1，以保证下一个类别对被赋值到lookup_class数组的下一行。