label_targets_strong[:,0]+=(label_targets[-1,0]+1)

时间: 2023-03-31 20:01:34 浏览: 81
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tf_keras_generator_with_targets:具有目标值的自定义TensorFlow图像生成器

这是一个 Python 代码问题，我可以回答。这行代码的作用是将 label_targets 数组的最后一行的第一个元素和数字 1 组成一个元组，然后将这个元组赋值给 label_targets_strong 数组的第一列。
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LSM.zip_LSM最小二乘_Size 0_最小二乘法

最小二乘法拟合function [TrainingTime, TestingTime, TrainingAccuracy, TestingAccuracy] = LSM(Inputs, Targets, No_of_Output) a1=[]; a2=[]; a3=[]; a4=[]; %%%%%%%%%%%%% Selecte training set randomly a = ...

train_inputs = inputs[:120, :].T train_targets = targets[:120, :].T test_inputs = inputs[120:, :].T test_targets = targets[120:, :].T 代码解释

其中，inputs是输入数据矩阵，targets是目标数据矩阵。代码分为四行，分别对应着训练集输入数据、训练集目标数据、测试集输入数据、测试集目标数据的划分。 第一行代码 train_inputs = inputs[:120, :].T 将输入...

label_targets_strong=label_targets.clone().detach() label_paths=label_paths+label_paths.copy()

label_targets_strong 是一个强标签的副本，label_paths 是标签路径的副本。在这段代码中，我们使用了 PyTorch 中的 clone() 和 detach() 方法来创建一个新的张量，这个张量与原始张量具有相同的数据，但是不会共享...

% 计算子弹轨迹 v_b = v_m * tand(fov/2); % 子弹速度，单位：m/s x_b = [0, 0, 0]; % 子弹初始位置 v = v_b * (targets(:,1:3) - x_b); % 相对速度 d = vecnorm(targets(:,1:3) - x_b); % 目标距离 t = d / v_b; % 时间 x_t = targets(:,1:3) - v .* t'; % 目标飞行到达子弹位置的坐标 x_b = x_t(end,:) + v_b * T; % 子弹最终位置优化这段代码

relative_vel = bullet_vel * (targets(:,1:3) - bullet_pos); target_dist = vecnorm(targets(:,1:3) - bullet_pos); time_to_target = target_dist / bullet_vel; target_pos = targets(:,1:3) - relative_vel .* ...

def create_dataset(X, y, seq_len=7): features = [] targets = [] for i in range(0, len(X) - seq_len, 1): data = X.iloc[i:i+seq_len] # 序列数据 label = y.iloc[i+seq_len] # 标签数据 # 保存到features和labels features.append(data) targets.append(label) # 返回 return np.array(features), np.array(targets)

然后，通过一个for循环遍历数据集，从索引0开始，每次移动1个步长，直到len(X) - seq_len的位置。在每次迭代中，根据序列长度seq_len，从特征数据X中获取一段连续的子序列data，从目标数据y中获取对应的标签值label...

norm_features = feature_scaler.fit_transform(train_df.iloc[:, 0:-1]) norm_targets = target_scaler.fit_transform(train_df.iloc[:, -1:])

### 回答1： 答：我们首先使用feature_scaler对训练数据集中除最后一列之外的所有列进行标准化处理，然后使用target_scaler对最后一列进行标准化处理，以得到norm_features和norm_targets。 ### 回答2： 上述代码...

解释代码def dataIterator(feature_file,label_file,dictionary,batch_size,batch_Imagesize,maxlen,maxImagesize): fp=open(feature_file,'rb') features=pkl.load(fp) fp.close() fp2=open(label_file,'r') labels=fp2.readlines() fp2.close() targets={} # map word to int with dictionary for l in labels: tmp=l.strip().split() uid=tmp[0] w_list=[] for w in tmp[1:]: #if dictionary.has_key(w): if w in dictionary.keys(): w_list.append(dictionary[w]) else: print ('a word not in the dictionary !! sentence ',uid,'word ', w) sys.exit() targets[uid]=w_list imageSize={} for uid,fea in features.items(): imageSize[uid]=fea.shape[1]*fea.shape[2] imageSize= sorted(imageSize.items(), key=lambda d:d[1]) # sorted by sentence length, return a list with each triple element feature_batch=[] label_batch=[] feature_total=[] label_total=[] uidList=[] batch_image_size=0 biggest_image_size=0 i=0 for uid,size in imageSize: if size>biggest_image_size: biggest_image_size=size fea=features[uid] # cv2.namedWindow(uid, 0) # cv2.imshow(uid, fea) # cv2.waitKey(0) lab=targets[uid] batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) if len(lab)>maxlen: print ('sentence', uid, 'length bigger than', maxlen, 'ignore') elif size>maxImagesize: print ('image', uid, 'size bigger than', maxImagesize, 'ignore') else: uidList.append(uid) if batch_image_size>batch_Imagesize or i==batch_size: # a batch is full feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) i=0 biggest_image_size=size feature_batch=[] label_batch=[] feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) i+=1 else: feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) i+=1 # last batch feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) print ('total ',len(feature_total), 'batch data loaded') return list(zip(feature_total,label_total)),uidList

这段代码定义了一个名为dataIterator的函数，它有七个参数：feature_file、label_file、dictionary、batch_size、batch_Imagesize、maxlen和maxImagesize。 函数的作用是迭代读取特征文件和标签文件中的数据，并将...

def doTrainInstanceOf(self, ids): entity_embs = self.entity_vec(ids[[0, 2], :]) concept_embs = self.concept_vec(ids[[1, 3], :]) radius = concept_embs[:, :, -1] concept_embs = concept_embs[:, :, :-1] if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius)) else: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_ins - dis[1]).sum() return loss改为分类损失

if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius)) else: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - radius *...

def __getitem__(self, index): _targets = Variable(torch.from_numpy(self._targets[index]).float(), requires_grad=False) _inputs = self._inputs_transform(_targets) if self._use_cuda: _targets = _targets.cuda() _inputs = _inputs.cuda() return _targets, _inputs

这是一个 Python 类的方法，该方法名为 "__getitem__"，它接收一个索引 "index" 作为输入，并返回 "_targets" 和 "_inputs" 两个变量。 在方法中，首先将输入的索引用于 "_targets" 数组中，将其转换为 PyTorch 中...

解释一下这些代码：for s in range(n_informants + 1): for t in range(n_targets): self.p_plus[(n_informants,n_informants-1,t)] = 0.0 p_plus_t = 0.0 for informant_type in range(n_types): if informant_covered_payoff[informant_type][t] > informant_uncovered_payoff[informant_type][t]: p_plus_t += type_dist[informant_type] self.p_plus[(s, n_informants, t)] = comb(n_informants, s) * ( ((p_plus_t * p_w) ** s) * ((1-p_plus_t*p_w) ** (n_informants-s)) ) if s <= n_informants - 1: self.p_plus[(s, n_informants-1, t)] = comb(n_informants-1, s) * (((p_plus_t * p_w) ** s) * ((1-p_plus_t*p_w) ** (n_informants-1-s))) self.s_infty = self.no_informant_unlimited_resource_strategy() self.all_messages = set( ['target_{}_{}'.format(t, a) for t in range(n_targets) for a in ['+', '-']] ) self.all_messages.add('no_message') self.truth_message_per_type = [set() for _ in range(n_targets)] for target in range(n_targets): for informant_type in range(n_types): if informant_covered_payoff[informant_type][target] > informant_uncovered_payoff[informant_type][target]: self.truth_message_per_type[target].add('type_{}_+'.format(informant_type)) else: self.truth_message_per_type[target].add('type_{}_-'.format(informant_type))

if s <= n_informants - 1: self.p_plus[(s, n_informants-1, t)] = comb(n_informants-1, s) * (((p_plus_t * p_w) ** s) * ((1-p_plus_t*p_w) ** (n_informants-1-s))) 第一个循环中，s 和 t 分别被初始...

val_err = 0 val_batches = 0 preds = [] targ = [] for batch in iterate_minibatches(X_test, y_test, batchsize, shuffle=False): inputs, targets = batch err = val_fn(inputs, targets) val_err += err val_batches += 1 out = test_fn(inputs) [preds.append(i) for i in out] [targ.append(i) for i in targets]

1. 初始化变量 val_err 和 val_batches 为0， preds 和 targ 分别为预测值和真实值的列表。 2. 对测试数据集进行迭代，每次迭代处理一个大小为 batchsize 的数据批次。 3. 将输入数据 inputs 和目标标签...

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重和偏置 self.weights_ih = np.random.randn(hidden_size, input_size) self.bias_ih = np.random.randn(hidden_size, 1) self.weights_ho = np.random.randn(output_size, hidden_size) self.bias_ho = np.random.randn(output_size, 1) # 定义激活函数 self.activation = lambda x: 1 / (1 + np.exp(-x)) self.derivative = lambda x: x * (1 - x) def forward(self, inputs): # 计算隐藏层的输出 hidden = self.activation(np.dot(self.weights_ih, inputs) + self.bias_ih) # 计算输出层的输出 output = self.activation(np.dot(self.weights_ho, hidden) + self.bias_ho) return output def backward(self, inputs, targets, output): # 计算输出层的误差 output_error = targets - output output_delta = output_error * self.derivative(output) # 计算隐藏层的误差 hidden_error = np.dot(self.weights_ho.T, output_delta) hidden_delta = hidden_error * self.derivative(hidden) # 更新权重和偏置 self.weights_ho += np.dot(output_delta, hidden.T) self.bias_ho += output_delta self.weights_ih += np.dot(hidden_delta, inputs.T) self.bias_ih += hidden_delta def train(self, inputs, targets, epochs): for i in range(epochs): for j in range(len(inputs)): # 前向传播 output = self.forward(inputs[j].reshape(-1, 1)) # 反向传播 self.backward(inputs[j].reshape(-1, 1), targets[j].reshape(-1, 1), output)

1. 初始化函数__init__中，定义了输入层、隐藏层和输出层的节点数，以及它们之间的权重和偏置。其中，权重和偏置都是随机初始化的。 2. 定义了激活函数activation和导数函数derivative，这里采用的是Sigmoid函数。 ...

下面这段代码的作用是什么class CasSeqGCNTrainer(object): def __init__(self, args): self.args = args self.setup_model() def enumerate_unique_labels_and_targets(self): """ Enumerating the features and targets. """ print("\nEnumerating feature and target values.\n") #枚举数据集 ending = "*.json" self.graph_paths = sorted(glob.glob(self.args.graph_folder + ending), key = os.path.getmtime)#获取self.args.graph_folder目录下所有的json文件 features = set() data_dict = dict() for path in tqdm(self.graph_paths):#加载所有的json文件，将数据存储在上面的features和data_dict中 data = json.load(open(path)) data_dict = data for i in range(0, len(data) - self.args.sub_size): graph_num = 'graph_' + str(i) features = features.union(set(data[graph_num]['labels'].values())) self.number_of_nodes = self.args.number_of_nodes self.feature_map = utils.create_numeric_mapping(features) #依赖的其他文件提供的能力，看上去是将数据集根据特性进行整理 self.number_of_features = len(self.feature_map)#将特性的map的长度赋值给特性数量

这段代码定义了一个名为 CasSeqGCNTrainer 的类，它包含了初始化函数 __init__(self, args) 和一个枚举数据集的函数 enumerate_unique_labels_and_targets(self)。其中，初始化函数接收一个参数 args，表示训练器的...

x_t = targets(:,1:3) - v .* t'; 优化这句代码

2. 将 targets(:,1:3) 和 t' 的计算结果存储在变量中，以减少重复计算。 因此，优化后的代码如下： t_targets = targets(:,1:3); t_t = t'; x_t = t_targets - v .* t_t; 这样可以提高代码效率并且...

def convert_to_coco_api(ds): coco_ds = COCO() # annotation IDs need to start at 1, not 0 ann_id = 1 dataset = {'images': [], 'categories': [], 'annotations': []} categories = set() for img_idx in range(len(ds)): # find better way to get target hw, targets = ds.coco_index(img_idx) image_id = targets["image_id"].item() img_dict = {} img_dict['id'] = image_id img_dict['height'] = hw[0] img_dict['width'] = hw[1] dataset['images'].append(img_dict) bboxes = targets["boxes"] bboxes[:, 2:] -= bboxes[:, :2] bboxes = bboxes.tolist() labels = targets['labels'].tolist() areas = targets['area'].tolist() iscrowd = targets['iscrowd'].tolist() num_objs = len(bboxes) for i in range(num_objs): ann = {} ann['image_id'] = image_id ann['bbox'] = bboxes[i] ann['category_id'] = labels[i] categories.add(labels[i]) ann['area'] = areas[i] ann['iscrowd'] = iscrowd[i] ann['id'] = ann_id dataset['annotations'].append(ann) ann_id += 1 dataset['categories'] = [{'id': i} for i in sorted(categories)] coco_ds.dataset = dataset coco_ds.createIndex() return coco_ds

2. 初始化一些变量，如注释ID ann_id 为1，创建一个包含'images'、'categories'和'annotations'键的空字典dataset，创建一个空的集合categories。 3. 遍历数据集中的每个图像： - 获取图像的高度和宽度以及...

def get_adv_loss(device, eps, layer_idx, net, bounds, inputs, targets, n_steps, step_size, detach=True, loss_fn=F.cross_entropy, avg=True, is_train=False): #layer_idx: curr_layer adv_latent = attack_layer(device, eps, layer_idx, net, bounds, inputs, targets, n_steps, step_size, detach, loss_fn) if detach: adv_latent = adv_latent.clone().detach() net.zero_grad() if is_train: net.train() adv_outs = net.forward_from(layer_idx, adv_latent) adv_loss = loss_fn(adv_outs, targets) adv_ok = targets.eq(adv_outs.max(dim=1)[1]).float() if avg: adv_ok = adv_ok.mean() # for motivation adv_num = 1-targets.eq(adv_outs.max(dim=1)[1]).float() return adv_loss, adv_ok, adv_num 这段代码的意思

- targets：标签数据； - n_steps：梯度迭代次数； - step_size：每一步的梯度步长； - detach：是否需要从计算图中分离； - loss_fn：损失函数； - avg：是否需要计算平均损失； - is_train：是否为训练状态。

源代码为：import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split # 将 'b' 和 'm' 转化为数字 0 和 1 def label_transform(label): if label == "'b'": return 0 else: return 1 # 读取数据集 data = [] labels = [] with open('breast-cancer.csv', 'r') as f: for line in f: items = line.strip().split(',') labels.append(label_transform(items[1])) data.append([int(x) for x in items[2:]]) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 训练 SVM 模型 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1) clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上测试模型性能 accuracy = clf.score(X_test, y_test) print(f"SVM模型在测试集上的准确率为：{accuracy}")错误为：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\雪恋殇\Desktop\项目相关文献\ch11_二手房房价分析与预测系统\Test0612.py", line 34, in <module> clf.fit(X_train, y_train) File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py", line 199, in fit y = self._validate_targets(y) File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py", line 722, in _validate_targets % len(cls) ValueError: The number of classes has to be greater than one; got 1 class 请给出改正后的代码

在标签转换函数中，将 'b' 转换为数字 0，将其他标签转换为数字 1，但是数据集中只有一种标签，这就导致了训练模型时无法识别标签，从而出现了错误。 可以通过查看数据集来确认标签的情况，如果数据集中只有一种...

结合上面的代码，请问targets = nodes[j:] + nodes[0:j] 如何解释？

因此，这段代码的含义就是将节点列表分为两部分，分别为从索引j开始到列表末尾的部分targets，以及从列表开头到索引j的部分nodes[0:j]，并将targets移动到列表开头，而nodes[0:j]则移动到列表末尾。

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