false_detection=((btotal_num[i]-radar_front_nums[i])/btotal_num[i])*100保留小数点后两位
时间: 2023-12-19 15:04:51 浏览: 39
这是一个数学公式,它的作用是计算雷达误检率(false detection rate)。其中,btotal_num[i]表示第i个批次的目标总数,radar_front_nums[i]表示第i个批次中前方雷达探测到的目标数。公式的计算过程是:先计算雷达未探测到的目标数(btotal_num[i]-radar_front_nums[i]),然后除以目标总数,最后乘以100,得到误检率并保留小数点后两位。
相关问题
import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums
这段代码定义了一个名为SSQDataset的数据集类,用于读取文件并将其转换为模型可接受的数据格式。其中:
- `file_path`表示数据文件路径;
- `my_detection`表示要检测的目标,例如在双色球中是要预测的红球还是蓝球;
- `sample_nums`表示每个样本中包含的数据点数;
- `ReadIntArray`函数用于读取数据文件并将其转换为整数列表;
- `__getitem__`函数用于获取某个索引位置的数据,并将其转换为模型可接受的数据格式,同时将该数据对应的目标标签也转换为模型可接受的格式;
- `OneHotData`函数用于将原始数据转换为独热编码格式;
- `__len__`函数用于返回数据集的长度。
这个数据集类可以用于训练模型,例如:
```python
from torch.utils.data import DataLoader
from model import MyModel
dataset = SSQDataset(file_path='data/ssq.txt', my_detection='red', sample_nums=5)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
model = MyModel()
for data, target in dataloader:
output = model(data)
loss = compute_loss(output, target)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
这里假设模型类为`MyModel`,使用PyTorch内置的`DataLoader`类将数据集分成批次进行训练。在每个批次中,将数据输入模型,计算损失并进行反向传播和优化。
en_datas,ch_datas = get_datas(nums=300) encoder_embedding_num = 50 encoder_hidden_num = 100 decoder_embedding_num = 107 decoder_hidden_num = 100 batch_size = 2 epoch = 40 lr = 0.001解释每行代码含义
1. `en_datas,ch_datas = get_datas(nums=300)`: 调用函数`get_datas`,获取包含300个句子对的英文和中文句子列表,将其分别保存在`en_datas`和`ch_datas`中。
2. `encoder_embedding_num = 50`: 定义编码器的词向量维度为50。
3. `encoder_hidden_num = 100`: 定义编码器的隐藏层大小为100。
4. `decoder_embedding_num = 107`: 定义解码器的词向量维度为107。
5. `decoder_hidden_num = 100`: 定义解码器的隐藏层大小为100。
6. `batch_size = 2`: 定义训练时的批大小为2。
7. `epoch = 40`: 定义训练的轮数为40。
8. `lr = 0.001`: 定义学习率为0.001。
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