torch.sum(torch.sum(R, dim=2),dim=1).cpu().numpy()

时间: 2023-12-31 12:05:56 浏览: 96
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这段代码的作用是对矩阵R进行求和操作。首先,使用torch.sum函数对R进行两次求和操作。第一次求和是在dim=2的维度上进行,即对矩阵R的第三个维度进行求和。第二次求和是在dim=1的维度上进行,即对第一次求和的结果再进行求和。最后,使用.cpu().numpy()将结果转换为numpy数组。所以,torch.sum(torch.sum(R, dim=2),dim=1).cpu().numpy()的作用是对矩阵R进行两次求和操作,并将结果转换为numpy数组。 #### 引用[.reference_title] - *1* [torch.sum(c, dim=0, keepdim=True) torch.sum(c, dim=1, keepdim=True)](https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/115701407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [torch.sum()、np.sum()和sum()简要介绍](https://blog.csdn.net/weixin_45335726/article/details/122517254)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [tensor和numpy中的乘法运算,如torch.mul()和torch.sum()函数的用法](https://blog.csdn.net/FORKobe/article/details/127435631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

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