请给我解释一下这行代码inverted = label_encoder.inverse_transform([argmax(onehot_encoded[0, :])])

这行代码使用了scikit-learn库中的LabelEncoder类，将一个类别标签编码为数字标签，然后又将数字标签解码回类别标签。

具体来说，假设我们有一个标签编码器(label_encoder)，它将类别标签编码为数字标签，例如：

label_encoder = LabelEncoder()
label_encoder.fit(["cat", "dog", "bird"])

接下来，我们有一个onehot_encoded数组，它是一个形如(1, num_classes)的数组，表示一个样本被编码为one-hot向量。我们想将它解码回类别标签。我们可以使用以下代码：

from numpy import argmax
inverted = label_encoder.inverse_transform([argmax(onehot_encoded[0, :])])

这里，`argmax(onehot_encoded[0, :])`返回onehot_encoded数组中最大值的索引，即对应的数字标签。然后，我们将这个数字标签传递给`inverse_transform`方法，它将返回解码后的类别标签。解码后的类别标签存储在inverted变量中。

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class MobileInvertedResidualBlock(BasicUnit): def __init__(self, mobile_inverted_conv, shortcut): super(MobileInvertedResidualBlock, self).__init__() self.mobile_inverted_conv = mobile_inverted_conv self.shortcut = shortcut def forward(self, x): if self.mobile_inverted_conv.is_zero_layer(): res = x elif self.shortcut is None or self.shortcut.is_zero_layer(): res = self.mobile_inverted_conv(x) else: conv_x = self.mobile_inverted_conv(x) skip_x = self.shortcut(x) res = skip_x + conv_x return res @property def unit_str(self): return '(%s, %s)' % (self.mobile_inverted_conv.unit_str, self.shortcut.unit_str if self.shortcut is not None else None) @property def config(self): return { 'name': MobileInvertedResidualBlock.__name__, 'mobile_inverted_conv': self.mobile_inverted_conv.config, 'shortcut': self.shortcut.config if self.shortcut is not None else None, } @staticmethod def build_from_config(config): mobile_inverted_conv = set_layer_from_config( config['mobile_inverted_conv']) shortcut = set_layer_from_config(config['shortcut']) return MobileInvertedResidualBlock(mobile_inverted_conv, shortcut) def get_flops(self, x): flops1, _ = self.mobile_inverted_conv.get_flops(x) if self.shortcut: flops2, _ = self.shortcut.get_flops(x) else: flops2 = 0 return flops1 + flops2, self.forward(x)

这段代码定义了MobileInvertedResidualBlock类，它表示ProxylessNAS中的一个Mobile Inverted Residual Block。Mobile Inverted Residual Block是一种基于MobileNetV2的轻量级神经网络模块，用于构建ProxylessNAS网络架构。

MobileInvertedResidualBlock类的构造函数接受两个参数：mobile_inverted_conv和shortcut。mobile_inverted_conv是Mobile Inverted Convolution的实例，用于实现卷积操作；shortcut是一个可选项，用于实现跳跃连接。MobileInvertedResidualBlock类的前向函数forward(x)接受输入张量x，并根据是否存在shortcut来计算输出张量res。

MobileInvertedResidualBlock类还有unit_str属性和config属性，用于获取表示该类的字符串和配置字典。build_from_config方法根据配置字典构造一个MobileInvertedResidualBlock对象。get_flops方法用于获取MobileInvertedResidualBlock的计算代价（FLOPS）。

inverted_residual_setting.append(bneck_conf(*cnf, index))

这段代码是将一个名为bneck_conf的函数返回的结果添加到inverted_residual_setting列表的末尾。bneck_conf函数的参数是一个由*cnf和index组成的元组，*cnf表示不定长度的参数，即参数个数可以是任意多个，而index则是一个整数。函数返回值会被添加到inverted_residual_setting列表中。