result_list = [] for metric in self.metrics: #metric_fuc是一个评估字典，这个字典把字母统一成效写 metric_fuc = metrics_dict[metric.lower()] result = metric_fuc(topk_index, pos_len_list) result_list.append(result) return np.stack(result_list, axis=0)有什么用

这段代码的作用是计算模型的评估指标，并将指标结果以numpy数组的形式返回。具体地，该代码首先定义了一个空列表`result_list`，然后对于每一个指标`metric`，通过`metrics_dict`字典将指标名称转化为相应的评估函数`metric_fuc`。然后，该函数利用传入的`topk_index`和`pos_len_list`参数计算指标值，将结果添加到`result_list`中。最后，将所有评估指标的结果以numpy数组的形式返回。这个函数可能是在模型训练或测试过程中使用的。

相关问题

loss_metric = 0.0 target_norm = F.normalize(target) # print('target_norm:',target_norm.size()) target_clf = self.classifier_layer(target,None) # print('target_clf:',target_clf.size()) target_logits = torch.nn.functional.softmax(target_clf, dim=1) # print(target_logits[0]) for c in range(self.num_class): logits_c = target_logits[:, c].reshape((target_logits.shape[0],1)) # (B, 1) # print('logits_c:',logits_c.size()) # print('logits_c:',logits_c[0]) # print('target_norm:',target_norm[0]) target_sample_c = logits_c * target_norm # print('target_sample_C:',target_sample_c[0]) # print('target_sample_c:',target_sample_c.size()) source_w_norm = F.normalize(self.classifier_layer.weight) # print('source_w_norm:',source_w_norm.size()) source_w_norm_c = source_w_norm[c] # print('source_w_norm_c:',source_w_norm_c.size()) metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c)) # print('metric_loss_c:',metric_loss_c.size()) loss_metric += metric_loss_c metric_loss = 1 - (loss_metric / self.num_class)

这段代码是一个计算度量损失（metric loss）的过程。下面是对每个步骤的解释：

1. `loss_metric = 0.0`：初始化度量损失为0。

2. `target_norm = F.normalize(target)`：对 `target` 张量进行归一化处理，使用 `F.normalize()` 函数，使其成为单位向量。

3. `target_clf = self.classifier_layer(target, None)`：将归一化后的 `target` 通过分类器层（`self.classifier_layer`）进行前向传播，得到分类器的输出结果 `target_clf`。

4. `target_logits = torch.nn.functional.softmax(target_clf, dim=1)`：对分类器的输出结果进行 softmax 操作，得到归一化的概率分布 `target_logits`，这里 `dim=1` 表示按照第一个维度进行 softmax。

5. `for c in range(self.num_class):`：遍历每个类别。

6. `logits_c = target_logits[:, c].reshape((target_logits.shape[0],1))`：从 `target_logits` 中选择第 `c` 列，并将其形状改变为 `(B, 1)`，其中 `B` 是批量大小。

7. `target_sample_c = logits_c * target_norm`：将 `logits_c` 与归一化后的 `target_norm` 相乘，得到每个样本在类别 `c` 上的度量向量。

8. `source_w_norm = F.normalize(self.classifier_layer.weight)`：对分类器层的权重进行归一化处理，得到归一化后的权重张量 `source_w_norm`。

9. `source_w_norm_c = source_w_norm[c]`：选择 `source_w_norm` 中的第 `c` 个类别的归一化权重向量。

10. `metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c))`：计算度量损失，通过将 `target_sample_c` 与 `source_w_norm_c` 进行线性变换，并取平均值。

11. `loss_metric += metric_loss_c`：将每个类别的度量损失相加，累积到总的度量损失中。

12. `metric_loss = 1 - (loss_metric / self.num_class)`：计算最终的度量损失，将累积的度量损失除以类别数目，并将结果与1相减。

这段代码实现了计算度量损失的过程，其中利用了归一化后的目标向量与归一化后的权重向量进行线性变换，并计算平均值来表示度量损失。最终的度量损失是通过将每个类别的度量损失相加并除以类别数目得到的。

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

这段代码实现的是k-means聚类算法，但是有一些地方可以改进：

1. 函数kMeans中的createCent参数可以通过修改为直接传入质心的方式来更加灵活。

2. 函数kMeans中的distMeans参数可以修改为scipy库中的距离函数，如scipy.spatial.distance.cdist，来提高计算效率。

3. 函数kMeans中的clusterAssment可以使用pd.DataFrame来进行初始化，这样可以避免使用np.zeros和np.inf来进行初始化。

改进后的代码如下：

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.datasets import make_blobs 
from scipy.spatial.distance import cdist

def randCent(dataSet, k):
    """
    随机生成k个质心
    """
    n = dataSet.shape[1]  # 列数
    data_min = dataSet.min()
    data_max = dataSet.max()
    # 生成k行n列处于data_min到data_max的质心
    data_cent = np.random.uniform(data_min, data_max, (k, n))
    return data_cent

def kMeans(dataSet, k, createCent=randCent, distMeans=cdist):
    """
    k-means聚类算法
    """
    centroids = createCent(dataSet, k)  # 初始化质心，k即为初始化质心的总个数
    result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame()], axis=1, ignore_index=True)
    # 将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面
    clusterChanged = True
    while clusterChanged:
        clusterChanged = False
        dist = distMeans(dataSet, centroids, metric='euclidean')
        clusterAssment = np.argmin(dist, axis=1)
        result_set.iloc[:, -1] = pd.Series(clusterAssment)
        for i in range(k):
            cent_df = result_set[result_set.iloc[:, -1] == i].mean()  # 按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值
            if not cent_df.empty:
                centroids[i] = cent_df.iloc[:-1].values  # 当前质心
                clusterChanged = True
    return centroids, result_set

x = np.random.randint(0, 100, size=100)
y = np.random.randint(0, 100, size=100)
randintnum = pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)], axis=1, ignore_index=True)
cent_test, result_test = kMeans(randintnum, 3)
plt.scatter(result_test.iloc[:, 0], result_test.iloc[:, 1], c=result_test.iloc[:, -1])
plt.scatter(cent_test[:, 0], cent_test[:, 1], color='red', marker='x', s=100)