nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)),各个变量是什么意思
时间: 2024-05-22 07:10:28 浏览: 13
这行代码看起来是在把三个 numpy 数组 h、Q[i_idx,:] 和 Y[i_idx,:] 进行拼接,并除以 10000,然后将它们合并成一个单一的 numpy 数组 nn_input。
具体来说:
- h 可能是一个表示隐藏状态的 numpy 数组,尺寸为 (hidden_size,)。
- Q 可能是一个表示查询的 numpy 数组,尺寸为 (batch_size, query_length, embedding_size)。
- Y 可能是一个表示文本序列的 numpy 数组,尺寸为 (batch_size, sequence_length, embedding_size)。
- i_idx 可能是一个表示当前样本在 batch 中的索引的整数。
- np.concatenate 是 numpy 库中的函数,用于将两个或多个数组沿指定轴连接起来。
通过将这些数组进行拼接,nn_input 可能包含了 h、当前查询 Q[i_idx,:] 和文本序列 Y[i_idx,:] 的信息,用于后续的神经网络计算。而将它们除以 10000 可能是为了对输入进行归一化处理,避免数值过大或过小对模型的影响。
相关问题
nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000))是什么意思
这行代码是将三个 numpy 数组按列进行拼接,并返回拼接后的数组。具体地说,它将 `h`、第 `i_idx` 行除以 10000 后的 `Q` 数组和第 `i_idx` 行除以 10000 后的 `Y` 数组按列拼接起来,得到一个新的一维数组 `nn_input`。
其中 `h`、`Q` 和 `Y` 都是 numpy 数组,且它们的列数相同。拼接操作是通过 `np.concatenate()` 函数实现的,该函数的第一个参数是一个元组,包含要拼接的数组,第二个参数是指定拼接的轴,这里是按列拼接,所以指定为 0。
for i in range(n): if i % (n//10) == 0: print("%0.1f"%(i/n))#每当完成总任务的10%输出 if i> 0 and i % Delta == 0: # 索引从零开始计数 if Delta > 1: max_k = max(np.array(k_idx_his[-Delta:-1])%K) +1 else: max_k = k_idx_his[-1] +1 K = min(max_k +1, N)#根据历史记录动态调整K的值,以使其能够适应数据流的变化。如果数据流的变化比较平稳,则K的值不会经常变化,这样可以避免频繁的参数更新。如果数据流的变化比较剧烈,则K的值会相应地进行调整,以更好地适应新的数据分布 i_idx = i # 实时信道生成 h_tmp = racian_mec(h0,0.3)#使用Rician衰落模型后的增益值 # 将h0增长到1,以便更好的训练; 这是深度学习中广泛采用的一种技巧 h = h_tmp*CHFACT channel[i,:] = h #变量h_tmp乘以常数CHFACT,然后将结果存储到变量h中。接着,将h赋值给二维数组channel的第i行,获取信道增益值 # 实时到达生成 dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) # 4) LyDROO的排队模型 nn_input = h # 缩放Q和Y到接近1;深度学习技巧 nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module m_list = mem.decode(nn_input, K, decoder_mode) r_list = [] # 所有候选卸载模式的结果 v_list = [] # 候选卸载模式的目标值 for m in m_list: # Critic module # 为保存在m_list中的所有生成的卸载模式分配资源 r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i_idx,:],Y[i_idx,:],V)) v_list.append(r_list[-1][0]) # 记录最大奖励指数 k_idx_his.append(np.argmax(v_list)) # Policy update module # 编码最大奖励模式 mem.encode(nn_input, m_list[k_idx_his[-1]]) mode_his.append(m_list[k_idx_his[-1]])#将m_list最后一条历史消息添加到历史消息列表中。 # 存储最大结果 Obj[i_idx],rate[i_idx,:],energy[i_idx,:] = r_list[k_idx_his[-1]]#r_list[k_idx_his[-1]] 中的三个值分别赋值给了三个变量 Obj[i_idx]、rate[i_idx, :]、energy[i_idx, :]怎么修改代码使代码不考虑队列积压问题但Q和Y中仍然有数据
要使代码不考虑队列积压问题,可以将以下代码段中的Q和Y替换为静态值,而不是使用动态的队列积压数据:
```
nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module
r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i_idx,:],Y[i_idx,:],V))
```
可以将其修改为以下代码:
```
static_Q = np.ones((n, M))*0.5 # 静态的Q值
static_Y = np.ones((n, K))*0.5 # 静态的Y值
nn_input =np.concatenate( (h, static_Q[i_idx,:]/10000,static_Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module
r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,static_Q[i_idx,:],static_Y[i_idx,:],V))
```
这样,Q和Y变成了静态的值,但仍然可以在nn_input中使用它们,以便可以对模型进行训练。