__pow__(0.5)
时间: 2023-07-31 08:05:00 浏览: 183
`__pow__(0.5)` 是 Python 中用于计算乘方操作的特殊方法。它的作用是将一个数值对象自身提升为给定指数的幂。例如,如果你有一个数值对象`x`,你可以使用`x.__pow__(0.5)`来计算`x`的平方根。请注意,这里的指数值应该是浮点数。
下面是一个示例代码:
```python
x = 4
result = x.__pow__(0.5)
print(result) # 输出结果为 2.0
```
然而,在实际编程中,我们通常使用更简洁的语法 `**` 来进行乘方运算。因此,上述示例代码也可以写成:
```python
x = 4
result = x ** 0.5
print(result) # 输出结果为 2.0
```
希望这能解答你的问题!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
gelu_fast输出值为
GELU(Gaussian Error Linear Units)是一种激活函数,其快速版本GELU_fast的输出值可以通过以下公式计算:
```python
def gelu_fast(x):
pi = torch.acos(torch.zeros(1)).item() * 2 # 计算pi值
c = math.sqrt(2 / pi)
return 0.5 * x * (1 + torch.tanh(c * (x + 0.044715 * torch.pow(x, 3))))
```
其中,x为输入值。
def gcn_norm(edge_index, edge_weight=None, num_nodes=None, improved=False, add_self_loops=True, flow="source_to_target", dtype=None): fill_value = 2. if improved else 1. if isinstance(edge_index, SparseTensor): assert flow in ["source_to_target"] adj_t = edge_index if not adj_t.has_value(): adj_t = adj_t.fill_value(1., dtype=dtype) if add_self_loops: adj_t = fill_diag(adj_t, fill_value) deg = sparsesum(adj_t, dim=1) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0.) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(-1, 1)) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(1, -1)) return adj_t else: assert flow in ["source_to_target", "target_to_source"] num_nodes = maybe_num_nodes(edge_index, num_nodes) if edge_weight is None: edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1), ), dtype=dtype, device=edge_index.device) if add_self_loops: edge_index, tmp_edge_weight = add_remaining_self_loops( edge_index, edge_weight, fill_value, num_nodes) assert tmp_edge_weight is not None edge_weight = tmp_edge_weight row, col = edge_index[0], edge_index[1] idx = col if flow == "source_to_target" else row deg = scatter_add(edge_weight, idx, dim=0, dim_size=num_nodes) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0) return edge_index, deg_inv_sqrt[row] * edge_weight * deg_inv_sqrt[col]
这段代码是一个用于计算GCN中归一化邻接矩阵的函数。下面是对代码的解读:
输入参数:
- edge_index:图的边索引,可以是一个包含两行的长为2的Tensor,表示边的起点和终点的索引。也可以是一个SparseTensor对象,表示稀疏的边索引。
- edge_weight:边的权重,可选参数,默认为None。如果不提供权重,则默认为全1.
- num_nodes:节点的数量,可选参数,默认为None。如果不提供数量,则通过edge_index推断得到。
- improved:布尔值,表示是否采用改进的归一化方式,默认为False。
- add_self_loops:布尔值,表示是否添加自环,默认为True。
- flow:字符串,表示信息传播的方向,默认为"source_to_target",即从源节点到目标节点。
函数内部逻辑:
1. 根据是否是SparseTensor对象,判断是稀疏还是稠密的边索引。
2. 对于稀疏边索引,首先判断信息传播方向是否为"source_to_target",然后进行按行归一化的处理。具体操作包括:
- 填充值的选择根据是否采用改进的方式而定。
- 如果边索引没有值,则填充为1。
- 如果需要添加自环,则对稀疏边索引进行填充对角线操作。
- 计算每个节点的度矩阵。
- 计算度矩阵的逆平方根。
- 对邻接矩阵进行按行归一化。
3. 对于稠密边索引,首先根据信息传播方向进行处理。具体操作包括:
- 如果需要添加自环,则对边索引和权重进行添加自环操作。
- 根据信息传播方向,选择相应的索引进行节点度计算。
- 计算度矩阵的逆平方根。
- 对边索引进行按元素归一化。
最终返回归一化后的邻接矩阵或者边索引。