解析代码autos_col_copy = [re.sub('([A-Z])','_\\1',col).lower().lstrip('_') for col in autos_col_copy]
时间: 2024-05-30 14:08:31 浏览: 4
这段代码的作用是将列表 `autos_col_copy` 中的每个字符串按照大写字母为分隔符,转换为下划线加对应小写字母的形式,并去掉开头的下划线。
具体来说,`re.sub('([A-Z])','_\\1',col)` 的作用是用下划线加上匹配到的大写字母来替换原始字符串中的每个大写字母。其中 `([A-Z])` 是一个正则表达式,表示匹配一个大写字母。`_\\1` 的意思是用下划线和匹配到的大写字母作为替换的字符串,`\\1` 表示引用第一个捕获组(即 `([A-Z])`)中匹配到的内容。
然后,`.lower()` 将所有字母转换为小写,`.lstrip('_')` 去掉开头的下划线。
最后,这个操作会生成一个新的列表,其中每个字符串都是按照上述规则转换后的结果。
相关问题
autos_col = autos.columns这段代码之后如何修改autos_col的值
要修改 `autos_col` 的值,你可以直接对其进行赋值操作,比如:
```python
autos_col = autos.columns # 获取列名并赋值给 autos_col
autos_col = autos_col[:5] # 将 autos_col 的值截取前 5 个元素
print(autos_col) # 输出结果为 Index(['dateCrawled', 'name', 'seller', 'offerType', 'price'], dtype='object')
```
这里我们将 `autos_col` 的值截取前 5 个元素,然后再次输出 `autos_col` 的值,可以看到其已经被修改了。
def auto_weight_bce(y_hat_log, y): with torch.no_grad(): beta = y.mean(dim=[2, 3], keepdims=True) logit_1 = F.logsigmoid(y_hat_log) logit_0 = F.logsigmoid(-y_hat_log) loss = -(1 - beta) * logit_1 * y \ - beta * logit_0 * (1 - y) return loss.mean()是什么意思
这段代码定义了一个名为 `auto_weight_bce` 的函数,用于计算自动权重的二分类交叉熵损失函数。
函数的功能如下:
1. 使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器,指示在该上下文中不计算梯度。
2. 使用 `y.mean(dim=[2, 3], keepdims=True)` 计算 `y` 在维度 `[2, 3]` 上的均值,即在每个样本中计算正类标签的比例,并将结果保存在 `beta` 变量中。
3. 使用 `F.logsigmoid(y_hat_log)` 计算 `y_hat_log` 的对数概率,并将结果保存在 `logit_1` 变量中。
4. 使用 `F.logsigmoid(-y_hat_log)` 计算 `-y_hat_log` 的对数概率,并将结果保存在 `logit_0` 变量中。
5. 计算二分类交叉熵损失,使用以下公式:
```
-(1 - beta) * logit_1 * y - beta * logit_0 * (1 - y)
```
其中,`logit_1` 表示正类的对数概率,`logit_0` 表示负类的对数概率,`(1 - beta)` 表示负类的权重,`beta` 表示正类的权重,`y` 表示真实标签。
6. 使用 `loss.mean()` 计算损失的平均值,并返回结果。
总结来说,这个函数实现了自动权重的二分类交叉熵损失函数的计算方法。通过计算正类标签的比例,并根据比例调整正负类的权重,使得模型在训练时更加关注少数类别样本。最终返回的是损失的平均值。使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器可以确保在函数内部不计算梯度。
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