# get embeddings at level 2 in the tree using annotations that have experimental backing rsv.get_gene_onotology_embeddings(distance_from_root=2, evidence_category='experimental evidence')解释一下

时间: 2023-06-17 14:08:57 浏览: 163
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RNN.zip_RNN neural network_deep learning_word2vector_循环神经网络_神经网络

这行代码使用了一个名为`rsv`的对象，该对象可能是一个Python类的实例或一个模块，它具有方法`get_gene_onotology_embeddings`。这个方法的作用是获取基因本体结构（Gene Ontology）中距离根节点为2的注释的嵌入表示。这些注释必须具有实验支持的证据类别。基因本体是一种用于描述基因和基因产物功能，过程和位置的层次结构。距离根节点为2的注释表示它们在基因本体层次结构中的深度为2。嵌入表示是一种将注释或其他文本转换为向量的技术，以便计算机可以更好地理解它们。
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在实践中，通常先对文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等，然后将词汇转换为向量，如使用词嵌入（word embeddings，如Word2Vec或GloVe）。这些向量作为LSTM的输入，经过多层LSTM的处理，最后通过全连接...

def _get_log_p(self, fixed, state, normalize=True): # Compute query = context node embedding query = fixed.context_node_projected + \ self.project_step_context(self._get_parallel_step_context(fixed.node_embeddings, state)) # Compute keys and values for the nodes glimpse_K, glimpse_V, logit_K = self._get_attention_node_data(fixed, state) # Compute the mask mask = state.get_mask() # Compute logits (unnormalized log_p) log_p, glimpse = self._one_to_many_logits(query, glimpse_K, glimpse_V, logit_K, mask) if normalize: log_p = torch.log_softmax(log_p / self.temp, dim=-1) assert not torch.isnan(log_p).any() return log_p, mask

这是一个Python类方法，名称为"_get_log_p"，它的参数包括"fixed"、"state"和"normalize"，其中"fixed"和"state"是模型状态的固定值，"normalize"是一个布尔值，表示是否进行标准化。该方法的作用是计算模型的对数...

class MLPs(nn.Module): def __init__(self, W_sizes_ope, hidden_size_ope, out_size_ope, num_head, dropout): super(MLPs, self).__init__() self.in_sizes_ope = W_sizes_ope self.hidden_size_ope = hidden_size_ope self.out_size_ope = out_size_ope self.num_head = num_head self.dropout = dropout self.gnn_layers = nn.ModuleList() for i in range(len(self.in_sizes_ope)): self.gnn_layers.append(MLPsim(self.in_sizes_ope[i],self.out_size_ope, self.hidden_size_ope, self.num_head, self.dropout, self.dropout)) self.project = nn.Sequential( nn.ELU(), nn.Linear(self.out_size_ope * len(self.in_sizes_ope), self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.out_size_ope), ) def forward(self, ope_ma_adj_batch, ope_pre_adj_batch, ope_sub_adj_batch, batch_idxes, feats): h = (feats[1], feats[0], feats[0], feats[0]) self_adj = torch.eye(feats[0].size(-2),dtype=torch.int64).unsqueeze(0).expand_as(ope_pre_adj_batch[batch_idxes]) adj = (ope_ma_adj_batch[batch_idxes], ope_pre_adj_batch[batch_idxes], ope_sub_adj_batch[batch_idxes], self_adj) MLP_embeddings = [] for i in range(len(adj)): MLP_embeddings.append(self.gnn_layers[i](h[i], adj[i])) MLP_embedding_in = torch.cat(MLP_embeddings, dim=-1) mu_ij_prime = self.project(MLP_embedding_in) return mu_ij_prime

这是一个 PyTorch 中的神经网络模型 MLPs 的定义。它包含了两个主要的部分：gnn_...然后将 MLP_embeddings 沿着最后一个维度进行拼接，并将拼接后的结果输入到 project 中进行后续处理，得到最终的输出 mu_ij_prime。

怎么理解这段代码： def load_embedding(filename): geneList = list() vectorList = list() f = open(filename) for line in f: values = line.split() gene = values[0] vector = np.asarray(values[1:], dtype="float32") geneList.append(gene) vectorList.append(vector) f.close() return np.asarray(vectorList), np.asarray(geneList) embeddings_file = "../pre_trained_emb/gene2vec_dim_200_iter_9.txt" wv, vocabulary = load_embedding(embeddings_file) indexes = list(range(len(wv))) random.shuffle(indexes) topN = len(wv) rdWV = wv[indexes][:topN,:] rdVB = vocabulary[indexes][:topN] print("PCA!") pca = PCA(n_components=50) pca.fit(rdWV) pca_rdWV=pca.transform(rdWV) print("PCA done!") print("tsne!") with open("../TSNE_label_gene2vec.txt", 'w') as out: for str in rdVB: out.write(str + "\n") out.close() def TSNEWoker (iter): print(iter+" begin") tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, n_iter=int(iter), learning_rate=200, n_jobs=32) np.set_printoptions(suppress=True) # save tsne data Y = tsne.fit_transform(pca_rdWV) np.savetxt("../TSNE_data_gene2vec.txt_"+iter+".txt",Y) print(iter+" tsne done!") def mp_handler(): p = Pool(6) p.map(TSNEWoker, ["100","5000","10000","20000","50000","100000"]) #generate tsne of different iteration in parallel if __name__ == '__main__': # TSNEWoker("5000") mp_handler()

2. embeddings_file 是嵌入文件的路径，通过调用 load_embedding(embeddings_file) 加载嵌入矩阵数据，并将返回的嵌入矩阵存储在变量 wv 中，基因名称存储在变量 vocabulary 中。 3. indexes 是一个包含...

def forward(self): # h是物品id嵌入的权重 h = self.item_id_embedding.weight # 将两个张量（tensor）按指定维度拼接在一起 # 按行把两个嵌入权重拼接到一起 ego_embeddings = torch.cat((self.user_embedding.weight, self.item_id_embedding.weight), dim=0) # 将其变成list all_embeddings = [ego_embeddings] for i in range(self.n_layers): # self.norm_adj拉普拉斯矩阵,返回的是稀疏张量:坐标,值,size # L*W ego_embeddings = torch.sparse.mm(self.norm_adj, ego_embeddings) # all_embeddings是所有层的嵌入 all_embeddings += [ego_embeddings] # outputs = torch.stack(inputs, dim=?) → Tensor # 沿着一个新的维度对all_embeddings进行连接,inputs : 待连接的张量序列,python的序列数据只有list和tuple all_embeddings = torch.stack(all_embeddings, dim=1) all_embeddings = all_embeddings.mean(dim=1, keepdim=False) u_g_embeddings, i_g_embeddings = torch.split(all_embeddings, [self.n_users, self.n_items], dim=0) return u_g_embeddings, i_g_embeddings + h解释每一句话的含义

接下来，它通过多层图卷积网络对 ego_embeddings 进行迭代，得到每一层的嵌入 all_embeddings，并将所有层的嵌入沿着新的维度进行连接，得到一个三维张量 all_embeddings。再对 all_embeddings 进行平均池化，得到一...

>>> with torch.no_grad(): ... text_embeddings = text_encoder(text_input.input_ids.to(torch_device))[0] ... 我如何退出这个for循环

如果你想在完成对 text_embeddings 的处理后退出for循环，你通常会在循环外部编写break 或者 return 语句。 例如，如果你是在一个循环里执行这个操作，并想在某个条件满足时结束循环，你可以这样做： ...

class DeepNeuralNet(torch.nn.Module): def __init__(self, n_users, n_items, n_factors=32, hidden_layers=[64,32]): super(DeepNeuralNet, self).__init__() # User and item embeddings self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_users, embedding_dim=n_factors) self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_items, embedding_dim=n_factors) # Fully connected hidden layers self.fc_layers = torch.nn.ModuleList([]) if len(hidden_layers) > 0: self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=n_factors*2, out_features=hidden_layers[0])) for i in range(1,len(hidden_layers)): self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[i-1], out_features=hidden_layers[i])) self.output_layer = torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[-1] if len(hidden_layers)> 0 else n_factors*2, out_features=1) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

2. 多个全连接层，用于将嵌入向量进行组合和转换，以得到更加高级的特征。其中，输入层的维度为n_factors*2，即用户和物品的嵌入向量拼接后的维度；输出层的维度为1，表示最终的评分。 3. Dropout层，用于防止过...

def forward_once(self, sentA, batch, lengths): """ Performs the forward pass for each batch """ ## batch shape: (batch_size, seq_len) ## embeddings shape: ( batch_size, seq_len, embedding_size) # TODO implement # fetching word embeddings embeddings = self.pretrained_model.encode(sentA) embeddings = torch.tensor(embeddings, dtype=torch.float) # packing each batch embedding before sending to the LSTM packed_embeddings = pack_padded_sequence(embeddings, lengths, batch_first=True, enforce_sorted=False) output, (lstm_h, lstm_cell) = self.BiLSTM(packed_embeddings, self.hidden) 报错：RuntimeError: input must have 2 dimensions, got 1是哪一个数据的问题？

根据代码，self.pretrained_model.encode(sentA) 返回的是句子列表 sentA 中每个句子的词向量，因此 embeddings 的形状应该是 (batch_size, seq_len, embedding_size)。但是在 forward_once 函数中，...

emb = self.sess.run( self.embeddings feed_dict={self.images_placeholder: images, self.phase_train_placeholder: False} )

这段代码是使用 TensorFlow 的 Session 运行一个名为 embeddings 的 tensor，并将 images 和 phase_train_placeholder 的值作为输入传递给该 tensor。这个 tensor 可能是一个图像嵌入向量，它将图像转换为一个...

process_dict=None self.edge_index_sets = edge_index_sets self.embed_dim = dim self.node_num = node_num sensor_f = 0 embedding_modules = [] for process in process_dict: sensor_i = sensor_f n_processes = process_dict.get(process) sensor_f += n_processes embedding_modules.append(nn.Embedding(sensor_f - sensor_i, self.embed_dim)) self.embeddings = nn.ModuleList(embedding_modules)

9. n_processes = process_dict.get(process) 这里通过使用get()方法获取键对应的值，即当前传感器类型的处理过程数量。 10. sensor_f += n_processes 这里将sensor_f增加n_processes，得到当前传感器...

def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim, margin): super(TransC, self).__init__() self.entity_embeddings = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim) self.relation_embeddings = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim) self.projection_matrices = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim * embedding_dim) self.margin = margin

这是一个使用Pytorch实现的TransC模型的初始化函数。TransC是一种基于知识图谱的实体关系抽取模型，它的核心思想是利用嵌入空间中的投影来描述实体和关系之间的关系。具体来说，它通过将实体和关系投影到不同的空间...

详细解释一下以下这段代码：class DnnNework(nn.Module): def __init__(self, feature_columns, hidden_units, n_output,dnn_dropout=0.): super(DnnNework, self).__init__() self.sparse_feature_cols = feature_columns # embedding self.embed_layers = nn.ModuleDict({ 'embed_' + str(i): nn.Embedding(num_embeddings=feat['feat_num'], embedding_dim=feat['embed_dim']) for i, feat in enumerate(self.sparse_feature_cols) }) hidden_units.insert(0, len(self.sparse_feature_cols)*self.sparse_feature_cols[0]['embed_dim']) hidden_units.append(n_output) self.dnn_network = Dnn(hidden_units) def forward(self, x): sparse_inputs = x sparse_inputs = sparse_inputs.long() sparse_embeds = [self.embed_layers['embed_'+str(i)](sparse_inputs[:, i]) for i in range(sparse_inputs.shape[1])] sparse_embeds = torch.cat(sparse_embeds, axis=-1) dnn_input = sparse_embeds deep_out = self.dnn_network(dnn_input) deep_out = F.softmax(deep_out,dim=-1) return deep_out

其中，num_embeddings 表示该特征的取值个数，embedding_dim 表示 embedding 的维度。这里使用了一个列表解析式来生成所有的 embedding 层。 接下来，将每个 embedding 的输出拼接成一个向量，作为 DNN 网络的输入...

def forward(self, data, org_edge_index): x = data.clone().detach() edge_index_sets = self.edge_index_sets device = data.device batch_num, node_num, all_feature = x.shape x = x.view(-1, all_feature).contiguous() gcn_outs = [] for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

这是一个PyTorch模型的前向传播函数，它接受两个参数：data和org_edge_index。该函数使用GCN（图卷积神经网络）来处理输入数据，并返回一个输出张量。具体实现细节可以参考代码中的注释。

def data_loader(): while 1: idx = random.randint(0, note_len- 1 -seq_len -1) x_input = note_data[idx:idx+seq_len] x_output = note_data[idx+seq_len] #print(x_input.shape,x_output.shape) yield tf.convert_to_tensor(x_input,dtype=tf.float32),tf.convert_to_tensor(x_output,dtype=tf.float32) return tf.data.Dataset.from_generator(data_loader,output_types=(tf.float32,tf.float32)).prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE).batch(batch_size),_n_embeddings,_n_notes,_n_durations,_n_offsets的意思

在函数最后，使用 tf.data.Dataset.from_generator 方法将 data_loader 函数转换为 TensorFlow 的数据集对象，并设置输出类型为 (tf.float32, tf.float32)，表示输入和输出都是浮点数类型。最后，使用 ...

解释这段代码：import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

这段代码是一个Python脚本，主要用于加载MovieLens数据集中的电影和评分数据，并将其转换为图形数据，以便进行图形嵌入。其中，使用了以下库： - os.path：用于处理文件路径的库。 - pandas：用于处理数据的库。...
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在Unity中，如果你希望子物体独立于其父物体的位置和旋转，你可以通过设置子物体的`Transform.parent`属性或者使用`Transform.localPosition`、`localRotation`等属性来实现。 1. **直接设置位置和旋转**： - 如果你在脚本中控制子物体，可以编写如下的代码片段来让子物体保持其相对于父物体的局部位置和旋转： ```csharp childObject.transform.localPosition = Vector3.zero; // 设置为相对于父物体的原点 childObject.transform
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Node.js环境下wfdb文件解码与实时数据处理

资源摘要信息:"wfdb:用于node.js的wfdb文件解码" 知识点: 1. WFDB简介：WFDB是PhysioNet的WaveForm Database的缩写，是一个广泛用于存储和处理各种生物医学信号的开源格式。WFDB库用于处理这些格式的数据文件，尤其是在Web应用中。 2. Node.js与wfdb的结合：Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它能够让JavaScript代码运行在服务器端。Node.js在处理实时数据和流媒体方面表现出色，因此它非常适合用于处理和分析生物医学信号数据。 3. 安装wfdb库：为了在node.js中使用wfdb库，用户首先需要确保已经安装了node.js环境，然后通过Git克隆wfdb库的仓库，进入项目目录，并使用npm安装所有必要的依赖项。 4. 运行单元测试：单元测试是在开发过程中对代码中最小的可测试部分进行检查和验证的过程。在本例中，开发者提供了用于验证wfdb库功能的单元测试。用户可以通过执行npm test命令来运行这些测试。 5. 使用wfdb库解码Physiobank记录：Physiobank是一个免费的生物医学信号库，用户可以通过wfdb库提供的示例代码来检索和解码其中的数据记录。在示例代码中，node examples/main.js mghdb/mgh001命令用于演示如何解码特定的Physiobank记录。 6. HTML5与实时生理数据可视化：随着HTML5的出现，浏览器能够更好地支持音频和视频播放、图形绘制等功能。这为实时生理数据的可视化和分析提供了新的平台。开发者希望利用node.js和HTML5来推动医学数据可视化和分析的实验和应用。 7. 大数据与物联网时代：物联网（IoT）的发展带来了大量实时数据（所谓的“快速数据”）和大规模数据集（所谓的“大数据”）。这些数据对于医疗保健和公共卫生系统至关重要，wfdb库的使用和node.js的结合有助于处理这类数据。 8. 特定应用注意事项：虽然wfdb库在处理WFDB格式数据方面非常有用，但文档明确指出，目前这个库主要是为了实验用途，而不推荐在生产环境中使用。 9. JavaScript在服务器端的应用：通过Node.js，JavaScript的应用范围不再局限于浏览器端。它现在可以在服务器端运行，处理数据，与数据库交互，以及其他后端任务。 10. 版本控制与协作：使用Git进行版本控制是现代软件开发的常见实践，它允许开发者管理代码的不同版本，更好地进行团队协作，以及更容易地跟踪和合并代码变更。 11. 源代码组织：项目文件夹的命名（如wfdb-master）通常反映了该项目的当前稳定版本或分支，帮助开发者和其他协作者快速识别项目状态。 通过上述知识点，可以理解如何在node.js环境中使用wfdb库来处理和分析生物医学信号数据，并且可以了解到这一过程对于未来医疗保健数据分析的重要性，同时也意识到目前这些工具尚处于实验阶段，尚未完全准备好用于生产环境。