y=np.zeros(56)这段代码什么意思
时间: 2024-02-18 07:02:44 浏览: 36
这段代码使用了NumPy库中的函数`zeros()`,用于创建一个元素全为0的Numpy数组。具体而言,它创建了一个形状为(56,)的一维数组y,其中每个元素的值都是0。可以通过以下代码来验证:
```python
import numpy as np
y = np.zeros(56)
print(y) # 输出全为0的一维数组
print(y.shape) # 输出数组形状
```
输出结果为:
```
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
(56,)
```
相关问题
state_buffer = np.zeros((0, 1), dtype=np.float32) state_buffer1 = np.zeros((0, 100), dtype=np.float32)这两行代码有什么区别
这两行代码的区别在于 `np.zeros` 中的第二个参数,即生成的数组的形状。
第一行代码中 `np.zeros((0, 1), dtype=np.float32)` 生成的是一个形状为 `(0, 1)` 的浮点型数组,也就是一个空的列向量(其中的 0 表示行数为 0,1 表示列数为 1)。
第二行代码中 `np.zeros((0, 100), dtype=np.float32)` 生成的是一个形状为 `(0, 100)` 的浮点型数组,也就是一个空的 $100$ 列的矩阵(其中的 0 表示行数为 0,100 表示列数为 100)。
因此,第一行代码生成的数组可以表示一个空的状态序列,第二行代码生成的数组可以表示一个空的状态矩阵。
dwxh,dwhh,dwhy = np.zeros_like(wxh), np.zeros_like(Whh),np.zeros_like(Why) dbh, dby = np.zeros_like(bh),np.zeros_like(by) dhnext = np.zeros_like(hs[0]) for t in reversed(range(len(inputs))) : dy = np.copy(ps[t]) for b in range(0,B): dy[targets[t][b],b] -= 1 dwhy += np.dot(dy, hs[t].T) dby += np.expand_dims(np.sum(dy,axis=1),axis=1) dh = np.dot(Why.T, dy)+ dhnext dh = dh * (1-hs[t]*hs[t] ) dbh += np.expand_dims(np.sum(dh,axis=1),axis=1) dWxh += np.dot(dh,xs[t].T) dWhh += np.dot(dh,hs[t - 1].T) dhnext = np.dot(Whh.T,dh) return loss,dWxh,dWhh,dwhy,dbh,dby, hs[len(inputs) - 1] 给这段代码加上注释
```python
# 初始化各个参数的梯度为0
dwxh, dwhh, dwhy = np.zeros_like(wxh), np.zeros_like(Whh), np.zeros_like(Why)
dbh, dby = np.zeros_like(bh), np.zeros_like(by)
dhnext = np.zeros_like(hs[0])
# 反向传播过程
for t in reversed(range(len(inputs))):
# 计算当前时刻的输出值
dy = np.copy(ps[t])
for b in range(0,B):
dy[targets[t][b], b] -= 1
# 计算各个参数的梯度
dwhy += np.dot(dy, hs[t].T)
dby += np.expand_dims(np.sum(dy, axis=1), axis=1)
dh = np.dot(Why.T, dy) + dhnext
dh = dh * (1 - hs[t] * hs[t])
dbh += np.expand_dims(np.sum(dh, axis=1), axis=1)
dWxh += np.dot(dh, xs[t].T)
dWhh += np.dot(dh, hs[t - 1].T)
dhnext = np.dot(Whh.T, dh)
# 返回损失函数值以及各个参数的梯度和最后一个时刻的隐藏状态
return loss, dwxh, dwhh, dwhy, dbh, dby, hs[len(inputs) - 1]
```
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