请为我解释以下代码:wts1 = ones(nrows*n1,1); wts2 = 1.5*ones(nrows*n2,1); wts3 = 3*ones(nrows*n3,1); resp = partarray(fc,[30;0],c,{wts1,wts2,wts3})
时间: 2023-12-15 10:06:55 浏览: 37
这段代码的作用是将一个二维数组 `fc` 按照一定方式分割成三个部分,并对每个部分进行加权平均。具体来说,代码中的 `nrows` 表示数组 `fc` 的行数,`n1`、`n2`、`n3` 分别表示三个部分的行数。`ones(nrows*n1,1)`、`1.5*ones(nrows*n2,1)`、`3*ones(nrows*n3,1)` 分别表示三个部分的权重,即每个元素的重要程度。最后,`partarray` 函数将 `fc` 按照 `c` 中指定的列分割成三个部分,然后对每个部分进行加权平均,并将结果存储在 `resp` 中。其中 `[30;0]` 表示分割的列号,即第 30 列和第 0 列(即第一个列)。
相关问题
best_model_wts = model.state_dict()
这段代码是将当前模型的权重保存在 best_model_wts 变量中。在 PyTorch 中,模型的权重通常保存在一个名为 state_dict() 的字典对象中,其中包含了模型的各个层的权重和偏置等参数。这些参数可以用来恢复模型的状态,或将模型的参数从一个设备转移到另一个设备。
在这里,model.state_dict() 返回的是一个包含了当前模型的所有权重的字典对象,这个字典对象可以被 torch.save() 函数直接保存成一个文件,也可以被用来恢复模型的状态。在保存最佳模型时,我们将 best_model_wts 变量保存成一个文件,以便后续可以加载和使用。
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
这段代码使用Python的`copy`模块中的`deepcopy()`函数,将当前模型的所有参数的状态字典深度复制到一个名为`best_model_wts`的新变量中。`state_dict()`方法返回一个字典,其中包含模型中所有参数的当前状态。深度复制是指不仅复制了`best_model_wts`字典中的所有键和值,还会递归地复制所有值所引用的对象。这意味着,`best_model_wts`中的值与模型中的参数状态是完全独立的,即它们不会共享内存。这样做的目的是为了保存模型训练过程中的最佳参数状态,以便在测试时使用。如果不使用`deepcopy()`函数,而是直接将当前模型的参数状态字典赋值给`best_model_wts`,则`best_model_wts`中的值将与模型中的参数状态共享内存,这意味着在训练过程中更改任何一个参数的值都会影响`best_model_wts`中的对应值,从而可能导致测试结果不准确。
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