test = (indices == i)解释代码

这段代码是一个条件表达式，它用来判断一个索引数组 `indices` 中的每个元素是否等于变量 `i` 的值。它返回一个布尔值数组，其中每个元素表示对应索引位置上的元素是否等于 `i`。

具体解释如下：
- `indices` 是一个索引数组，可能是一个一维数组或者多维数组。
- `==` 是相等比较运算符，用于比较 `indices` 中的每个元素是否等于 `i`。
- `i` 是一个变量，代表一个特定的值。
- `(indices == i)` 返回一个布尔值数组，其中每个元素表示对应索引位置上的元素是否等于 `i`。

这段代码常用于条件筛选或者根据特定条件进行数据筛选操作。

相关问题

test = (indices == i); train = ~test;解释这段代码

这段代码是在使用布尔索引进行数据分割操作。

- `test = (indices == i)` 是一个条件表达式，它将判断索引数组 `indices` 中的每个元素是否等于变量 `i` 的值，并将结果赋值给变量 `test`。它返回一个布尔值数组，其中每个元素表示对应索引位置上的元素是否等于 `i`。

- `train = ~test` 是对变量 `test` 进行按位取反操作，得到一个新的布尔值数组，并将结果赋值给变量 `train`。这意味着 `train` 中的每个元素都与 `test` 中相应位置上的元素相反，即对应位置上的元素不等于 `i`。

这段代码通常用于根据条件对数据进行分割，将满足条件的数据划分为测试集（`test`）并将不满足条件的数据划分为训练集（`train`）。

# Splitting training data into train & dev sets # if mode == 'train': # indices = [i for i in range(len(data)) if i % 10 != 0] # elif mode == 'dev': # indices = [i for i in range(len(data)) if i % 10 == 0] #baseline上面这段代码划分训练集和测试集按照顺序选择数据，可能造成数据分布问题，我改成随机选择 indices_tr, indices_dev = train_test_split([i for i in range(data.shape[0])], test_size = 0.1, random_state = 0) if self.mode == 'train': indices = indices_tr elif self.mode == 'dev': indices = indices_dev # Convert data into PyTorch tensors self.data = torch.FloatTensor(data[indices]) self.target = torch.FloatTensor(target[indices])

这部分代码用于将训练数据划分为训练集和开发集。原来的代码是根据数据的顺序进行划分，可能会导致数据分布不均匀的问题。现在改成了随机选择数据进行划分，使用了train_test_split函数从范围为0到数据长度的列表中随机选择一定比例的索引，其中的10%作为开发集，而剩下的90%作为训练集。

然后，将选择的数据转换为PyTorch的FloatTensor类型，并分别赋值给self.data和self.target。