解释下python里的Permutation(dim=dim)
时间: 2023-04-04 18:01:38 浏览: 53
Permutation(dim=dim)是numpy中的一个函数,用于对数组进行维度重排。其中dim参数指定了要进行重排的维度。该函数会返回一个新的数组,其维度与原数组相同,但是在指定的维度上进行了重排。具体的重排方式是将指定维度上的元素进行全排列,然后按照全排列的顺序进行重排。
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解释下def make_flow(dim, featdim, K=3, hidden_layer=2, hidden_dim=1, feat_hidden_dim=1, num_flow=1): flows = [NSF_AR(dim=dim, featdim=featdim, K=K, feat_hidden_dim=feat_hidden_dim, hidden_layer=hidden_layer, hidden_dim=hidden_dim) for _ in range(num_flow)] perm = [Permutation(dim=dim) for _ in flows] norms = [ActNorm(dim=dim, featdim=featdim, feat_hidden_dim=feat_hidden_dim) for _ in flows] flows = list(itertools.chain(*zip(norms, perm, flows))) model = NormalizingFlowModel(flows) print('number of parameters={}'.format(sum((p != 0).sum() if len(p.shape) > 1 else torch.tensor(p.shape).item() for p in model.parameters()))) return model
这是一个 Python 函数,用于创建一个基于正则化流的模型。该模型包含多个正则化流,每个流都由一个置换层、一个 ActNorm 层和一个 NSF_AR 层组成。其中,NSF_AR 层是一个自回归流层,用于对输入数据进行变换。函数的参数包括维度 dim、特征维度 featdim、K 值、隐藏层数 hidden_layer、隐藏维度 hidden_dim、特征隐藏维度 feat_hidden_dim 和流的数量 num_flow。函数返回一个 NormalizingFlowModel 对象,该对象包含多个正则化流。函数还输出模型的参数数量。
拉丁超立方抽样代码python
拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling)是一种常用的设计实验的方法。它可以使样本点均匀地分布在多维空间中,从而减少了实验的次数,提高了实验效率。
在Python中,可以使用SciPy库中的lhs函数来生成拉丁超立方抽样样本。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import uniform
from scipy.stats import norm
from scipy.stats import gamma
def generate_lhs_samples(dim, n_samples):
"""
生成拉丁超立方抽样样本
:param dim: 样本维度
:param n_samples: 样本数
:return: 拉丁超立方抽样样本
"""
# 生成均匀分布的样本点
samples = uniform.rvs(size=(n_samples, dim))
# 对每一列进行乱序操作
for i in range(dim):
samples[:, i] = np.random.permutation(samples[:, i])
return samples
if __name__ == '__main__':
# 生成3维,100个样本的拉丁超立方抽样样本
samples = generate_lhs_samples(3, 100)
print(samples)
```
在这个示例代码中,我们使用了SciPy库中的uniform.rvs函数来生成0到1之间的均匀分布随机数,并对每一列进行了乱序操作,从而得到了拉丁超立方抽样样本。