elif isinstance(elem, string_classes):
时间: 2024-02-22 10:01:12 浏览: 22
这段代码是一个条件判断语句的一部分,`elem` 是一个变量,这里判断它是否为字符串类型。`string_classes` 是一个元组,包含了表示字符串的类型。在这个条件成立的情况下,函数返回 `batch`,否则继续执行下一个条件判断。这段代码通常用于处理一个列表或数组中的元素,如果元素是字符串类型,就直接返回整个列表或数组。
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将下面python代码转换成R代码 if job_title in data_engineering: return "Data Engineering" elif job_title in data_scientist: return "Data Science" elif job_title in machine_learning: return "Machine Learning" elif job_title in data_architecture: return "Data Architecture" elif job_title in management: return "Management" else: return "Other"
以下是R代码,实现与Python代码相同的功能:
```
job_title <- "some job title"
data_engineering <- c("data engineer 1", "data engineer 2", "data engineer 3")
data_scientist <- c("data scientist 1", "data scientist 2", "data scientist 3")
machine_learning <- c("machine learning engineer 1", "machine learning engineer 2", "machine learning engineer 3")
data_architecture <- c("data architect 1", "data architect 2", "data architect 3")
management <- c("manager 1", "manager 2", "manager 3")
if (job_title %in% data_engineering) {
result <- "Data Engineering"
} else if (job_title %in% data_scientist) {
result <- "Data Science"
} else if (job_title %in% machine_learning) {
result <- "Machine Learning"
} else if (job_title %in% data_architecture) {
result <- "Data Architecture"
} else if (job_title %in% management) {
result <- "Management"
} else {
result <- "Other"
}
```
在这个例子中,我们使用了R中的“%in%”操作符来检查一个值是否在一个向量中。此外,我们使用了R中的“<-”操作符来分配一个值给变量。
def forward(self, x: Tensor, edge_index: Adj, edge_attr: OptTensor = None) -> Tensor: """""" if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_attr = edge_index.storage.value() if edge_attr is not None: edge_attr = self.mlp(edge_attr).squeeze(-1) if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = edge_index.set_value(edge_attr, layout='coo') if self.normalize: if isinstance(edge_index, Tensor): edge_index, edge_attr = gcn_norm(edge_index, edge_attr, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) elif isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = gcn_norm(edge_index, None, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) x = self.lin(x) # propagate_type: (x: Tensor, edge_weight: OptTensor) out = self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_attr, size=None) if self.bias is not None: out += self.bias return out
这是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受输入张量 x 和边的索引 edge_index,以及可选的边属性 edge_attr。函数首先检查 edge_index 是否为稀疏张量类型,如果是,则将 edge_attr 设置为 edge_index 的值。然后,如果 edge_attr 不为空,则通过多层感知机(mlp)对其进行处理,并将维度压缩为一维。接下来,如果 edge_index 是稀疏张量类型,则使用 gcn_norm 函数对 edge_index 和 edge_attr 进行归一化处理。归一化过程中会使用 x 的维度信息和是否添加自环的标志位。然后,通过一个线性层对输入 x 进行变换。最后,调用 propagate 函数进行信息传递,并将结果加上偏置项(如果存在)。最终返回输出结果 out。