请解释以下代码： adj = adj + sp.eye(adj.shape[0]) adj = normalize(adj) adj = sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(adj)

时间: 2023-05-28 14:06:47 浏览: 275
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node.js中的path.normalize方法使用说明

这段代码的作用是将输入的邻接矩阵进行预处理，以便用于图神经网络的训练。 解释如下： 1. `adj` 是输入的邻接矩阵。 2. `sp.eye(adj.shape[0])` 用于生成一个对角矩阵，其主对角线上的元素为1，其余元素为0，大小与 `adj` 相同。 3. `adj = adj + sp.eye(adj.shape[0])` 将对角矩阵与邻接矩阵相加，目的是将自环的影响加入邻接矩阵中。 4. `normalize(adj)` 对邻接矩阵进行归一化处理，以使其具有更好的数值特性，常用的归一化方法有对称归一化和随机游走归一化。 5. `sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(adj)` 将邻接矩阵转化为稀疏张量，以便用于 PyTorch 的图神经网络模块。 综上所述，这段代码的作用是将输入的邻接矩阵进行自环处理和归一化处理，最后将处理后的邻接矩阵转化为稀疏张量。这些处理步骤旨在提高图神经网络模型的训练效果和泛化能力。
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def forward(self, x: Tensor, edge_index: Adj, edge_attr: OptTensor = None) -> Tensor: """""" if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_attr = edge_index.storage.value() if edge_attr is not None: edge_attr = self.mlp(edge_attr).squeeze(-1) if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = edge_index.set_value(edge_attr, layout='coo') if self.normalize: if isinstance(edge_index, Tensor): edge_index, edge_attr = gcn_norm(edge_index, edge_attr, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) elif isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = gcn_norm(edge_index, None, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) x = self.lin(x) # propagate_type: (x: Tensor, edge_weight: OptTensor) out = self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_attr, size=None) if self.bias is not None: out += self.bias return out

这是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受输入张量 x 和边的索引 edge_index，以及可选的边属性 edge_attr。函数首先检查 edge_index 是否为稀疏张量类型，如果是，则将 edge_attr 设置为 edge_index 的值。...

class Generator(nn.Module): #生成器类-造假者 def __init__(self, latent_dim, img_shape): # 继承父类特性 super(Generator, self).__init__() self.img_shape = img_shape # def block(in_feat, out_feat, normalize=True): layers = [nn.Linear(in_feat, out_feat)] if normalize: layers.append(nn.BatchNorm1d(out_feat, 0.8)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) return layers # self.model = nn.Sequential( *block(latent_dim, 128, normalize=False), *block(128, 256), *block(256, 512), *block(512, 1024), nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))), nn.Tanh() ) # def forward(self, z): img = self.model(z) img = img.view(img.size(0), self.img_shape[0], self.img_shape[1], self.img_shape[2]) return img

class Generator(nn.Module)是一个Python类，它继承自nn.Module类。它通常用于定义神经网络中的生成器模型，用于生成具有特定特征的样本，例如生成图片、文本等等。该类通常包括一些层，如线性层、卷积层、批量归一...

解释代码： if 2 < i < tensor.shape[1]-2: vec_b1 = F.normalize(torch.tensor((tensor[0][i + 2], tensor[1][i + 2])) - torch.tensor((tensor[0][i], tensor[1][i])), dim=0) vec_b2 = F.normalize(torch.tensor((tensor[0][i - 2], tensor[1][i - 2])) - torch.tensor((tensor[0][i], tensor[1][i])), dim=0)

这段代码是一个循环体中的一部分，其中i是循环的计数器。代码的目的是计算张量tensor的两个向量vec_b1和vec_b2，并使用这些向量计算其他一些变量。张量tensor表示某种形状或尺寸的数据，它的第一个维度有两个元素...

def __init__(self, latent_dim, img_shape): # 继承父类特性 super(Generator, self).__init__() self.img_shape = img_shape # def block(in_feat, out_feat, normalize=True): layers = [nn.Linear(in_feat, out_feat)] if normalize: layers.append(nn.BatchNorm1d(out_feat, 0.8)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) return layers # self.model = nn.Sequential( *block(latent_dim, 128, normalize=False), *block(128, 256), *block(256, 512), *block(512, 1024), nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))), nn.Tanh() )

这是一个Python中的类构造函数，函数名为__init__，该函数包含两个参数：latent_dim和img_shape。其中，latent_dim表示生成模型中的噪声维度，img_shape表示生成的图像的形状。

问题：将对数据进行归一化的两行代码注释掉：x = keras.utils.normalize(x) y = keras.utils.normalize(y)，运行代码，将结果中的训练过程中的loss值截图，并说明原因。 （6分）

以下是将对数据进行归一化的两行代码注释掉后的代码和训练过程中的loss值截图： import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # Load data (x_train, y_train)...

解释代码 def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=None, normalize=True): accuracy = np.trace(cm) / float(np.sum(cm)) misclass = 1 - accuracy if cmap is None: cmap = plt.get_cmap('Blues') plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() if target_names is not None: tick_marks = np.arange(len(target_names)) plt.xticks(tick_marks, target_names, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, target_names) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 1.5 if normalize else cm.max() / 2 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): if normalize: plt.text(j, i, "{:0.4f}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") else: plt.text(j, i, "{:,}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label\naccuracy={:0.4f}; misclass={:0.4f}'.format( accuracy, misclass)) plt.savefig('confusion_matrix_ROS.png', dpi=800) plt.show()

这段代码定义了一个绘制混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种可以显示分类器性能的矩阵，其中每个单元格表示预测的类别与实际类别之间的关系。 该函数使用了以下参数： - cm：混淆矩阵数据 - target_names：类别的名称...

解释代码： if i < tensor.shape[1]-2: vec_a = F.normalize(torch.tensor((tensor[0][i+2], tensor[1][i+2])) - torch.tensor((tensor[0][i], tensor[1][i])), dim=0) vec_x = torch.tensor((1.0,0)) cosa = torch.matmul(vec_x, vec_a) sina = torch.sqrt(torch.abs(1-cosa**2)) vec[2][i] = cosa vec[3][i] = sina

这段代码主要是计算给定的张量 tensor 中每一列的 cos 和 sin 值。具体的解释如下： - 第一行的 if 语句判断变量 i 是否小于 tensor 矩阵的列数减 2，是为了避免越界。 - 第二行的 vec_a 变量计算了当前列（即第 i ...
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fmap = fmap_dict['conv'] fmap = t.stack(fmap) fmap.squeeze_(0) print(fmap.shape) fmap.transpose_(0, 1) print(fmap.shape) nrow = int(np.sqrt(fmap.shape[0])) fmap_grid = vutils.make_grid(fmap, normalize=True, scale_each=True, nrow=nrow) writer.add_image('feature map in conv', fmap_grid, global_step=322)

下面是对您的代码进行的一些解释： 1. fmap_dict['conv']：根据代码中的注释，这是一个字典，其中包含名为'conv'的键对应的特征映射。 2. fmap = t.stack(fmap)：这将特征映射堆叠在一起。fmap现在是一个张量...

把这段代码从python转换为matlab：“def grey_relation(X, Y, rho=0.5): X_norm = normalize(X) Y_norm = normalize(Y) n = X.shape[0] X_matrix = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): X_matrix[i][j]=(np.min([X_norm[i],Y_norm[j]])+rho*np.max([X_norm[i], Y_norm[j]])) / (1+rho) X_avg = np.mean(X_matrix, axis=1) Y_avg = np.mean(X_matrix, axis=0) r_XY = np.mean(X_avg) return r_XY # 示例 A = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) B = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) r_AB = grey_relation(A, B) print(r_AB)”

X_norm = normalize(X); Y_norm = normalize(Y); n = size(X,1); X_matrix = zeros(n); for i = 1:n for j = 1:n X_matrix(i,j) = (min([X_norm(i),Y_norm(j)]) + rho*max([X_norm(i), Y_norm(j)])) / (1...

修改后，反归一没有实现 ：def FNormalizeMultUseData(data,normalize): data = np.array(data) listlow = normalize[-1, 0] listhigh = normalize[-1, 1] delta = listhigh - listlow if delta != 0: for j in range(0,data.shape[0]): data[j,-1] = (data[j,-1] - listlow)/delta data[j,-1] = data[j,-1]*(normalize[-1,1]-normalize[-1,0])+normalize[-1,0] for i in range(0, data.shape[1]-1): listlow = normalize[i, 0] listhigh = normalize[i, 1] delta = listhigh - listlow if delta != 0: for j in range(0,data.shape[0]): data[j,i] = (data[j,i] - listlow)/delta return data

根据你提供的代码来看，确实没有实现反归一化。可以对该函数进行修改，加入反归一化的实现，如下所示： def FNormalizeMultUseData(data, normalize): data = np.array(data) for i in range(data.shape[1] -...

y_hat1(x,y) 把他的所以数据按normalize中的最后一列反归一. 看如何修改： def FNormalize_Single(data,norm): listlow = norm[0] listhigh = norm[1] delta = listhigh - listlow if delta != 0: for i in range(len(data)): data[i,0] = data[i,0]*delta + listlow return data #使用训练数据的归一化 def NormalizeMultUseData(data,normalize): data = np.array(data) for i in range(0, data.shape[1]): #第i列 listlow = normalize[i, 0] listhigh = normalize[i, 1] delta = listhigh - listlow if delta != 0: #第j行 for j in range(0,data.shape[0]): data[j,i] = (data[j,i] - listlow)/delta return data

要实现对数据按照normalize中的最后一列进行反归一，需要对函数NormalizeMultUseData进行修改。具体修改如下： 1.首先在函数NormalizeMultUseData中获取最后一列的归一化范围，即listlow和listhigh： listlow = ...

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-56-571552a9fb46> in <module>() ----> 1 prediction = model.predict(number_data_normalize) 2 print(prediction) 3 np.max(prediction) 4 np.argmax(prediction) D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training.py in predict(self, x, batch_size, verbose, steps) 1147 'argument.') 1148 # Validate user data. -> 1149 x, _, _ = self._standardize_user_data(x) 1150 if self.stateful: 1151 if x[0].shape[0] > batch_size and x[0].shape[0] % batch_size != 0: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, check_array_lengths, batch_size) 749 feed_input_shapes, 750 check_batch_axis=False, # Don't enforce the batch size. --> 751 exception_prefix='input') 752 753 if y is not None: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py in standardize_input_data(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix) 126 ': expected ' + names[i] + ' to have ' + 127 str(len(shape)) + ' dimensions, but got array ' --> 128 'with shape ' + str(data_shape)) 129 if not check_batch_axis: 130 data_shape = data_shape[1:] ValueError: Error when checking input: expected conv2d_1_input to have 4 dimensions, but got array with shape (1, 784)

根据你的代码，看起来你的图像是灰度图像，并且大小为28x28。 你可以将输入数据重塑为四维张量，如下所示： python number_data_normalize = number_data_normalize.reshape(1, 28, 28, 1) 这里，我们将...

sys.path.append(os.pardir) import os import sys import numpy as np from dataset.mnist import load_mnist from PIL import Image def img_show(img): pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img)) pil_img.show() (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False) img = x_train[0] label = t_train[0] print(label) print(img.shape)#784 img = img.reshape(28, 28)#把图像形状变为原来的尺寸 print(img.shape)#（28，28） img_show(img)

这段代码的作用是导入需要的模块和数据集，然后定义了一个函数img_show用于显示图像。load_mnist函数用于加载MNIST数据集，其中flatten=True表示将图像展开成一维数组，normalize=False表示不对图像进行归一化处理。...

for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true_labels.append(labels.cpu().numpy()) predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) print(cm)上述代码加入混淆矩阵可视化代码

for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt....

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