for i in range(self.n): print(self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)].size)为什么得到的是0
时间: 2024-02-18 18:00:00 浏览: 65
如果在这段代码中打印出来的 `self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)].size` 都是 0 的话,那么可能是 `self.params['mf_params']` 中没有给定隶属度函数的参数。
需要检查一下在调用这个代码段之前是否正确地加载了参数,并且参数的维度是否正确。如果参数是正确的,那么可以在这段代码之前添加一些调试打印语句,例如:
```python
print("mf_params shape:", self.params['mf_params'].shape)
```
这样可以帮助进一步分析问题所在。另外,在使用 `self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)]` 时,需要保证 `self.m` 是每个隶属度函数的参数数量,且每个隶属度函数的参数数量必须相同。如果参数数量不同,可能会导致索引出现错误,进而导致问题出现。
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for i in range(self.n): print(X_batch[:, i].size) print(self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)].size)为什么得到的是0
如果在这段代码中打印出来的 `X_batch[:, i].size` 和 `self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)].size` 都是 0 的话,可能是输入的 `X_batch` 数据为空,或者 `self.params['mf_params']` 中没有给定隶属度函数的参数。
需要检查一下在调用这个代码段之前是否正确地加载了数据和参数,并且数据和参数的维度是否正确。如果数据和参数都是正确的,那么可以在这段代码之前添加一些调试打印语句,例如:
```python
print("X_batch shape:", X_batch.shape)
print("mf_params shape:", self.params['mf_params'].shape)
```
这样可以帮助进一步分析问题所在。
for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)])出现operands could not be broadcast together with shapes (32,3) (0,) 修改
根据您提供的错误信息,您需要将代码进行如下修改:
```python
for i in range(self.n):
mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1),
self.params['mf_params'][i*self.m:(i+1)*self.m],
self.params['mf_params'][self.n*self.m+i*self.m:self.n*self.m+(i+1)*self.m])
```
在修改后的代码中,我们对`self.gaussmf()`函数的第二个和第三个参数进行了修改。其中,第二个参数`c`表示高斯函数的中心点,应该是一个长度为`self.m`的一维数组,因此我们将`self.params['mf_params'][:self.m]`修改为`self.params['mf_params'][i*self.m:(i+1)*self.m]`,以获取到第`i`个属性对应的中心点数组。类似地,第三个参数`sigma`表示高斯函数的标准差,应该也是一个长度为`self.m`的一维数组,因此我们将`self.params['mf_params'][self.m+i*self.m:self.m*(i+1)]`修改为`self.params['mf_params'][self.n*self.m+i*self.m:self.n*self.m+(i+1)*self.m]`,以获取到第`i`个属性对应的标准差数组。
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