# 输入游戏环境中的一些条件(如敌机位置), 返回要执行的操作 def feed_forward(self, inputs): for i in range(len(inputs)): self.layers[0].neurons[i].biase = inputs[i] prev_layer = self.layers[0] for i in range(len(self.layers)): # 第一层没有weights if i == 0: continue for j in range(len(self.layers[i].neurons)): sum = 0 for k in range(len(prev_layer.neurons)): sum += prev_layer.neurons[k].biase * self.layers[i].neurons[j].weights[k] self.layers[i].neurons[j].biase = sigmoid(sum) prev_layer = self.layers[i] out = [] last_layer = self.layers[-1] for i in range(len(last_layer.neurons)): out.append(last_layer.neurons[i].biase) return out def print_info(self): for layer in self.layers: print(layer) 翻译

这是一个神经网络类的 Python 代码。这个类包含了两个方法：

1. feed_forward(self, inputs) 方法：输入游戏环境中的一些条件（如敌机位置），返回要执行的操作。该方法会根据输入的条件和神经网络的权重和偏置值计算出神经网络的输出，即要执行的操作。

2. print_info(self) 方法：打印神经网络的信息，包括每一层的神经元数量、权重和偏置值等。

具体来说，feed_forward(self, inputs) 方法会将输入的条件作为第一层神经元的偏置值，然后通过遍历每一层神经元，计算出每一个神经元的输出值。其中，计算每一个神经元的输出值需要使用 sigmoid 函数，以保证输出值在 0 到 1 之间。最后，返回输出层的输出值，即要执行的操作。

print_info(self) 方法则会遍历每一层神经元，并打印出每一层的信息，包括每一层的神经元数量、权重和偏置值等。

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class Pooling(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.kernel = (2, 2) def forward(self, inputs): x = PoolFunc.apply(inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), self.kernel) return x.view(*inputs.shape[:2], *x.shape[1:])

这段代码实现了一个池化层的类，使用的是自定义的池化函数 PoolFunc。

在init函数中，定义了池化的 kernel 大小为 (2, 2)。

在 forward 函数中，首先将输入的 tensor 的 shape 调整为 (batch_size x channels x height x width)，然后调用 PoolFunc 进行池化操作，再将输出的 tensor 的 shape 调整回原本的形状。

需要注意的是，在这个类中并没有直接调用 PyTorch 自带的池化函数，而是通过自定义的 PoolFunc 进行操作，这是为了更加灵活地控制池化的方式。PoolFunc 可以是任何用户自己定义的函数，只需要保证输入和输出的 tensor 的 shape 是合法的即可。

解释代码：# 自定义MLP数据集 class MLPDataset(Dataset): def __init__(self, path): inputs = [] outputs = [] for idx, filename in enumerate(os.listdir(path)): if filename.find("input") == 0: inputs.append(np.loadtxt(path + '/' + filename)) else: outputs.append(np.loadtxt(path + '/' + filename)) self.inputs = inputs self.outputs = outputs def __len__(self): return len(self.inputs) def __getitem__(self, idx): if idx < len(self.outputs): return self.inputs[idx], self.outputs[idx] else: return self.inputs[idx]

这段代码定义了一个自定义的 MLPDataset 类，用于加载 MLP（多层感知机）模型的输入和输出数据。

在类的构造函数中，接收一个参数 path，表示数据文件所在的路径。在构造函数内部，遍历该路径下的所有文件名，并根据文件名的前缀进行判断。如果文件名以 "input" 开头，则将其读取为输入数据，使用 np.loadtxt 函数加载文件内容并添加到 inputs 列表中；否则，将其读取为输出数据，加载文件内容并添加到 outputs 列表中。最后，将 inputs 和 outputs 分别赋值给 self.inputs 和 self.outputs 变量。

类中还实现了三个方法：

1. __len__(self): 该方法返回数据集的大小，即输入数据的数量，通过返回 self.inputs 的长度实现。

2. __getitem__(self, idx): 该方法获取数据集中指定索引 idx 处的输入和输出数据。首先判断索引 idx 是否小于 self.outputs 的长度，如果是，则返回对应索引处的输入和输出数据；否则，仅返回对应索引处的输入数据。

这个自定义数据集类的作用是方便地加载 MLP 模型的输入和输出数据，并提供获取指定索引处数据的功能。通过实现 __len__ 方法和 __getitem__ 方法，可以方便地获取数据集的大小和指定索引处的输入和输出数据。