depths = np.arange(2, 20)什么意思

这行代码是在Python中使用NumPy库创建一个名为depths的一维数组，其中包含从2到19的整数（不包括20）。它等价于使用以下代码创建该数组：

depths = []
for i in range(2, 20):
    depths.append(i)
depths = np.array(depths)

这个数组可以用于定义神经网络的深度（即隐藏层的数量），以便在训练过程中尝试不同的深度来寻找最佳的模型性能。

相关问题

def positional_encoding(length, depth): depth = depth / 2 positions = np.arange(length)[:, np.newaxis] # (seq, 1) depths = np.arange(depth)[np.newaxis, :] / depth # (1, depth) angle_rates = 1 / (10000 ** depths) # (1, depth) angle_rads = positions * angle_rates # (pos, depth) pos_encoding = np.concatenate( [np.sin(angle_rads), np.cos(angle_rads)], axis=-1) return tf.cast(pos_encoding, dtype=tf.float32)

这段代码实现了一种常用的位置嵌入方法。它使用了正弦和余弦函数来对位置进行编码，生成一个位置嵌入矩阵。

输入参数为 `length` 和 `depth`，其中 `length` 表示序列的长度，`depth` 表示嵌入向量的维度。代码中，`depth` 被除以2，是因为后续会使用正弦和余弦函数分别生成两个维度的编码。

首先，通过 `np.arange(length)[:, np.newaxis]` 创建一个形状为 `(length, 1)` 的矩阵 `positions`，其中每个元素表示序列中的位置。

然后，通过 `np.arange(depth)[np.newaxis, :] / depth` 创建一个形状为 `(1, depth)` 的矩阵 `depths`，其中每个元素表示一个缩放因子。

接下来，通过计算 `1 / (10000 ** depths)` 得到一个形状为 `(1, depth)` 的矩阵 `angle_rates`，其中每个元素表示一个角度缩放因子。

最后，通过 `positions * angle_rates` 计算得到一个形状为 `(length, depth)` 的矩阵 `angle_rads`，其中每个元素表示一个角度值。

最后一步，通过将 `np.sin(angle_rads)` 和 `np.cos(angle_rads)` 沿着最后一个维度拼接起来，生成一个形状为 `(length, 2*depth)` 的位置嵌入矩阵 `pos_encoding`。

最后，通过 `tf.cast(pos_encoding, dtype=tf.float32)` 将位置嵌入矩阵转换为 `tf.float32` 类型，并返回结果。

请注意，代码中使用了 `tf.cast()` 函数来将位置嵌入矩阵转换为 `tf.float32` 类型。这可能是因为该代码片段是基于 TensorFlow 框架编写的，所以如果你想在其他框架中使用，可能需要进行相应的修改。

bbox = ndimage.find_objects(stack) widths = [] depths = [] for obj in bbox: # 计算对象在每个轴上的最大宽度和最大深度 subarray = stack[obj] width = subarray.shape[0] depth = subarray.shape[1] for axis in range(1, subarray.ndim): proj = np.max(subarray, axis=axis) proj_bbox = ndimage.find_objects(proj > 0.5) if len(proj_bbox) > 0: proj_width = proj_bbox[0][0].stop - proj_bbox[0][0].start proj_depth = proj_bbox[0][1].stop - proj_bbox[0][1].start if proj_width > width: width = proj_width if proj_depth > depth: depth = proj_depth widths.append(width) depths.append(depth)详细解释每行代码的意思

这段代码的作用是计算给定的三维数组 `stack` 中每个对象在每个轴上的最大宽度和最大深度，并将这些值分别存储在 `widths` 和 `depths` 列表中。

下面是每行代码的详细解释：

1. `bbox = ndimage.find_objects(stack)`

使用 `ndimage.find_objects()` 函数找到 `stack` 中的所有对象，并将它们的边界框存储在 `bbox` 列表中。

2. `widths = []`

创建一个空列表 `widths`，用于存储每个对象在 x 轴上的最大宽度。

3. `depths = []`

创建一个空列表 `depths`，用于存储每个对象在 y 轴上的最大深度。

4. `for obj in bbox:`

对于每个对象的边界框，执行以下操作：

5. `subarray = stack[obj]`

从原始数组 `stack` 中提取出当前对象的子数组。

6. `width = subarray.shape[0]`

将当前子数组在 x 轴上的长度（即宽度）存储在 `width` 变量中。

7. `depth = subarray.shape[1]`

将当前子数组在 y 轴上的长度（即深度）存储在 `depth` 变量中。

8. `for axis in range(1, subarray.ndim):`

对于每个轴（除了 x 轴）执行以下操作：

9. `proj = np.max(subarray, axis=axis)`

在当前轴上对子数组进行最大投影操作，将结果存储在 `proj` 变量中。

10. `proj_bbox = ndimage.find_objects(proj > 0.5)`

找到当前轴上的所有非零像素，并将它们的边界框存储在 `proj_bbox` 列表中。

11. `if len(proj_bbox) > 0:`

如果在当前轴上存在非零像素，则执行以下操作：

12. `proj_width = proj_bbox[0][0].stop - proj_bbox[0][0].start`

计算当前轴上非零像素的最大宽度，并将其存储在 `proj_width` 变量中。

13. `proj_depth = proj_bbox[0][1].stop - proj_bbox[0][1].start`

计算当前轴上非零像素的最大深度，并将其存储在 `proj_depth` 变量中。

14. `if proj_width > width:`

如果当前轴上的最大宽度大于当前子数组在 x 轴上的长度，则将其更新为最大值。

15. `if proj_depth > depth:`

如果当前轴上的最大深度大于当前子数组在 y 轴上的长度，则将其更新为最大值。

16. `widths.append(width)`

将当前子数组在 x 轴上的最大宽度存储在 `widths` 列表中。

17. `depths.append(depth)`

将当前子数组在 y 轴上的最大深度存储在 `depths` 列表中。

最终，`widths` 和 `depths` 列表中存储的就是每个对象在每个轴上的最大宽度和最大深度。