def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]
时间: 2023-11-22 19:52:40 浏览: 27
这是一个类的方法,用于将传入的参数与类属性data中的每个元素相加,并将结果存储回data中。*args表示可以接受任意数量的位置参数。zip()函数将args与data中的元素一一对应,然后使用列表推导式将它们相加,最后将结果存储回data中。需要注意的是,代码中使用了float()函数将参数转换为浮点数,以确保加法操作可以正确执行。
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ef add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]
这是一个类中的方法,名为 `add`,接受任意数量的参数。这个方法将每个参数与类的 `data` 属性中对应位置的元素相加,然后将结果存储回 `data` 属性中。具体来说,它使用了 `zip` 函数将每个参数与对应的 `data` 元素打包成一个元组,然后使用列表推导式计算每个元组的和,并将结果存储到 `self.data` 中。请注意,这个方法假定 `self.data` 和每个参数都是可转换为浮点数的。
def evaluate_accuracy(net, data_iter): if isinstance(net, torch.nn.Module): net.eval() metric = Accumulator(2) for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1] 中metric = Accumulator(2)这一行是什么意思,其中Accumulator类如下: class Accumulator: """在`n`个变量上累加。""" def __init__(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)] def reset(self): self.data = [0.0] * len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx]
这行代码`metric = Accumulator(2)`的意思是创建了一个`Accumulator`类的实例,该实例有两个变量用于累加数据。在这个特定的例子中,`metric`用于累加模型预测的准确率和样本数量。
`Accumulator`类的定义如下:
```python
class Accumulator:
"""在`n`个变量上累加。"""
def __init__(self, n):
self.data = [0.0] * n
def add(self, *args):
self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]
def reset(self):
self.data = [0.0] * len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx]
```
这个类有以下几个方法:
- `__init__(self, n)`: 初始化一个具有`n`个变量的累加器。
- `add(self, *args)`: 将传入的参数与当前累加器中的值逐个相加。
- `reset(self)`: 将累加器中的值重置为0。
- `__getitem__(self, idx)`: 通过索引获取累加器中的值。
在上述代码中,`metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel())`将模型预测的准确率和样本数量依次传入`add()`方法进行累加。最后,返回准确率除以样本数量得到模型的平均准确率。