return iter(torch.multinomial(self.weights, self.num_samples, self.replacement).tolist())
时间: 2024-05-20 14:13:00 浏览: 19
这段代码是用来生成一个多项式分布的采样器,其中 self.weights 是每个类别的权重,self.num_samples 是采样出的样本数,self.replacement 表示采样时是否有放回。torch.multinomial 函数会返回一个张量,其中每个元素表示对应位置上采样的类别编号,这里使用 tolist() 将其转换为 Python 列表,并用 iter() 包装成一个迭代器,以便在代码中使用。
相关问题
self.newton_iter = args.newton_iter
好的,你的第一个问题是关于代码中的newton_iter变量。这个变量是用来控制牛顿迭代法的迭代次数的。在牛顿迭代法中,我们通过求解函数的一阶导数和二阶导数来逼近函数的零点。每一次迭代都会使逼近更加精确,但是迭代次数过多可能会导致算法收敛速度变慢,所以需要控制迭代次数。在这里,newton_iter就是用来控制牛顿迭代法的迭代次数的。
torch.randn(iter_adv.shape)
This line of code generates a tensor of random numbers from a standard normal distribution (mean=0, standard deviation=1) with the same shape as the tensor `iter_adv`. The `torch.randn` function is part of the PyTorch library and is commonly used for initializing weights or generating noise in deep learning models.
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