# assume we have Xtr_rows, Ytr, Xte_rows, Yte as before # recall Xtr_rows is 50,000 x 3072 matrix Xval_rows = Xtr_rows[:1000, :] # take first 1000 for validation Yval = Ytr[:1000] Xtr_rows = Xtr_rows[1000:, :] # keep last 49,000 for train Ytr = Ytr[1000:] # find hyperparameters that work best on the validation set validation_accuracies = [] for k in [1, 3, 5, 10, 20, 50, 100]: # use a particular value of k and evaluation on validation data nn = NearestNeighbor() nn.train(Xtr_rows, Ytr) # here we assume a modified NearestNeighbor class that can take a k as input Yval_predict = nn.predict(Xval_rows, k = k) acc = np.mean(Yval_predict == Yval) print 'accuracy: %f' % (acc,) # keep track of what works on the validation set validation_accuracies.append((k, acc))

这段代码是使用 k-最近邻算法对 CIFAR-10 数据集进行分类，使用前 1000 个数据作为验证集，剩下的 49000 个数据作为训练集。代码中的循环用于尝试不同的 k 值，并在验证集上测试它们的准确率，最终选择最优的 k 值作为算法的超参数。

具体地，循环中每次选择一个 k 值，用训练集训练一个 k-最近邻分类器，并使用验证集评估其准确率。这里假设 NearestNeighbor 类已经被修改，可以接受 k 作为输入，用于指定 k-最近邻算法中的 k 值。

每次循环中，用一个元组保存 k 值和在验证集上的准确率，最后将这些元组保存在 validation_accuracies 列表中。代码中的 print 语句用于输出每个 k 值在验证集上的准确率。

相关问题

脚本中 OPT="/opt" # Ardupilot Tools ARDUPILOT_TOOLS="Tools/autotest" ASSUME_YES=false QUIET=false sep="##############################################"

这段脚本的作用是什么？

这段脚本定义了几个变量，分别是：

- OPT：表示一个目录的路径，这个目录路径可以被脚本中的其他命令使用。
- ARDUPILOT_TOOLS：表示 Ardupilot 工具的路径，这个路径也可以被脚本中的其他命令使用。
- ASSUME_YES：表示是否自动确认执行命令，默认值为 false，如果设置为 true，则执行命令时不需要手动确认。
- QUIET：表示是否关闭脚本的输出信息，默认值为 false，如果设置为 true，则脚本将不会输出任何信息。
- sep：表示一个分隔符，用于在脚本中插入分隔线，方便输出信息的阅读。

这些变量的定义可以使脚本的执行更加灵活，并且可以方便地修改变量的值来适应不同的执行环境。

import numpy as np from numpy import int64 def bilinear_interp_baseline(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ This is the baseline implementation of bilinear interpolation without vectorization. - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64 - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64 - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64 """ # Get axis size from ndarray shape N, H1, W1, C = a.shape N1, H2, W2, _ = b.shape assert N == N1 # Do iteration res = np.empty((N, H2, W2, C), dtype=int64) for n in range(N): for i in range(H2): for j in range(W2): x, y = b[n, i, j] x_idx, y_idx = int(np.floor(x)), int(np.floor(y)) _x, _y = x - x_idx, y - y_idx # For simplicity, we assume all x are in [0, H1 - 1), all y are in [0, W1 - 1) res[n, i, j] = a[n, x_idx, y_idx] * (1 - _x) * (1 - _y) + a[n, x_idx + 1, y_idx] * _x * (1 - _y) + \ a[n, x_idx, y_idx + 1] * (1 - _x) * _y + a[n, x_idx + 1, y_idx + 1] * _x * _y return res 将这段代码改成向量化的方式

下面是将代码改写为向量化方式的版本：

import numpy as np
from numpy import int64


def bilinear_interp_vectorized(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray:
    """
    This is the vectorized implementation of bilinear interpolation.
    - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64
    - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64
    - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64
    """
    # Get axis size from ndarray shape
    N, H1, W1, C = a.shape
    N1, H2, W2, _ = b.shape
    assert N == N1

    # Calculate the indices for interpolation
    x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int)
    y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int)
    x = b[:, :, :, 0] - x_idx
    y = b[:, :, :, 1] - y_idx

    # Calculate the interpolation values
    res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + \
          a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y

    return res.astype(int64)

这个向量化的版本通过使用数组切片和广播操作，避免了显式的循环，从而提高了代码的执行效率。