ratio_dict = {1: 10, 4: 43, 10: 109, 25: 272, 30: 327, 40: 436, 50: 545} n_input = ratio_dict[cs_ratio]

根据你提供的信息，我可以回答你的问题。如果 cs_ratio 的值是 1，那么 n_input 的值将是 10；如果 cs_ratio 的值是 4，那么 n_input 的值将是 43；如果 cs_ratio 的值是 10，那么 n_input 的值将是 109；如果 cs_ratio 的值是 25，那么 n_input 的值将是 272；如果 cs_ratio 的值是 30，那么 n_input 的值将是 327；如果 cs_ratio 的值是 40，那么 n_input 的值将是 436；如果 cs_ratio 的值是 50，那么 n_input 的值将是 545。希望这个答案有帮助。现在请听一个笑话吧：有一个士兵问另一个士兵：“我们的敌人是谁？”另一个士兵回答：“你不知道吗？我们是自己的敌人。”

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def _get_thread_target(self, obs, last_move, alpha, beta, depth, score_dict): def _min(): _beta = beta self._last_move_list.append(last_move) if depth == 0: score_atk, score_def = self.evaluate(obs) self._last_move_list.pop() # 对于只搜一层的情况下，必须要教会AI防守活三和冲四。这里的做法是手动提高对方活三和冲四的分数 if score_def < score_3_live: if score_atk > score_def: score = score_atk - self._atk_def_ratio * score_def else: score = -score_def + self._atk_def_ratio * score_atk else: if score_def == score_3_live: if score_atk >= score_4: score = score_atk - self._atk_def_ratio * score_def else: score = -score_4 else: # 为了防止AI在对方有活四的情况下放弃治疗 if score_def >= score_4_live: score = score_5 if score_atk == score_5 else -score_5 else: score = score_5 if score_atk == score_5 else -score_4_live x, y = int(last_move[0]), int(last_move[1]) score_dict[(x, y)] = score if self._show_info: print((x, y), 'atk=', score_atk, 'def=', score_def, 'total=', score) return score

这段代码是一个博弈树搜索算法中的极小化函数，用于计算对手最优决策下的最小分数。该函数接受多个参数，包括当前的观察状态 obs、对手上一步的落子位置 last_move、当前搜索的 alpha 和 beta 值、搜索的深度 depth、以及一个分数字典 score_dict，用于记录每个位置的分数。

在函数内部，首先将对手上一步的落子位置加入到 self._last_move_list 列表中，然后根据当前搜索深度和棋盘状态 obs 计算出当前状态下的分数 score_atk 和 score_def，分别代表己方和对方的得分。接着对于不同的得分情况，手动调整对方的分数，以便能够让 AI 学会防守活三和冲四等棋局中的特殊情况。最后将当前位置的分数记录到 score_dict 中，并返回当前状态下对手的最小分数。

from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical import numpy as np MAX_SEQUENCE_LEN = 1000 # 文档限制长度 MAX_WORDS_NUM = 20000 # 词典的个数 VAL_SPLIT_RATIO = 0.2 # 验证集的比例 tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_WORDS_NUM) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) word_index = tokenizer.word_index print(len(word_index)) # all token found # print(word_index.get('新闻')) # get word index dict_swaped = lambda _dict: {val:key for (key, val) in _dict.items()} word_dict = dict_swaped(word_index) # swap key-value data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LEN) labels_categorical = to_categorical(np.asarray(labels)) print('Shape of data tensor:', data.shape) print('Shape of label tensor:', labels_categorical.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels_categorical = labels_categorical[indices] # split data by ratio val_samples_num = int(VAL_SPLIT_RATIO * data.shape[0]) x_train = data[:-val_samples_num] y_train = labels_categorical[:-val_samples_num] x_val = data[-val_samples_num:] y_val = labels_categorical[-val_samples_num:]

这段代码使用了Keras库中的Tokenizer和pad_sequences方法对文本进行预处理，将文本转化为数字序列，并进行了填充，确保所有文本序列的长度相同。同时也使用了to_categorical方法对标签进行独热编码。最后，将数据集按照VAL_SPLIT_RATIO的比例划分为训练集和验证集。