grad = np.vstack((grad1[0],grad2[1:]))
时间: 2023-11-02 07:05:28 浏览: 43
这行代码的作用是将两个梯度(grad1和grad2)进行垂直方向上的堆叠,生成一个新的梯度(grad)。具体来说,它将grad1的第一行和grad2的第二行及其以后的所有行进行堆叠,生成一个新的矩阵(grad)。这个操作通常用于将多个梯度(或其他矩阵)拼接成一个更大的梯度(或其他矩阵),以便进行后续的优化或训练操作。
相关问题
grad= np.vstack((j_0[:,np.newaxis],j_1))
这行代码的作用是将 `j_0` 数组转化为列向量,并将其与 `j_1` 数组按行堆叠起来形成一个新的二维数组。具体来说, `j_0[:,np.newaxis]` 将 `j_0` 数组转化为一个列向量,然后使用 `np.vstack()` 函数将它和 `j_1` 数组按行堆叠起来,生成的数组的第一行为 `j_0` 转化而来的列向量,后面的行为 `j_1` 数组的行。最终生成的数组行数为 `j_1` 行数加一。
修改以下代码:import numpy as np def bb_method(x, num_iterations): lr = 0.1 for i in range(num_iterations): grad = np.array([2x[0], 200x[1]]) if i == 0: lr = 0.1 else: delta_x = x - prev_x delta_grad = grad - prev_grad lr = np.abs(np.dot(delta_x, delta_grad)) / np.dot(delta_grad, delta_grad) prev_x = x prev_grad = grad x = x - lr * grad return x x = np.array([1, 1]) num_iterations = 1000 result = bb_method(x, num_iterations) print(result)。使其成为学习率始终不变的BB方法
为了使其成为学习率始终不变的BB方法,可以在循环之前指定固定的学习率,而不是在每次迭代时计算学习率。可以将代码修改为:
```python
import numpy as np
def bb_method(x, num_iterations, lr=0.1):
prev_x = x
prev_grad = np.array([2*x[0], 200*x[1]])
for i in range(num_iterations):
grad = np.array([2*x[0], 200*x[1]])
delta_x = x - prev_x
delta_grad = grad - prev_grad
x = x - lr * grad
prev_x = prev_x + delta_x
prev_grad = prev_grad + delta_grad
return x
x = np.array([1, 1])
num_iterations = 1000
result = bb_method(x, num_iterations, lr=0.1)
print(result)
```
这样,每次迭代时都使用相同的学习率 lr=0.1 ,不会随着迭代次数的增加而变化。
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