解释一下这段代码 nonzero_mask = ( (t != 0).float().view(-1, *([1] * (len(x.shape) - 1))) )
时间: 2024-05-25 13:15:08 浏览: 9
这段代码的作用是创建一个非零掩码,用来标记张量 x 中的非零值。首先,使用 (t != 0) 来创建一个 Boolean 张量,其中 t 是一个输入张量。此 Boolean 张量将在 t 中的每个元素不为零时为 True,否则为 False。接下来,使用 .float() 函数将 Boolean 张量转换为浮点数张量,以便它可以与其他浮点数张量进行运算。然后再使用 .view() 函数将其转换为 x 张量的形状,其中第一个维度将保留原始大小,而其余的维度将被压缩为单个元素。这个非零掩码可以用来过滤掉张量 x 中的非零值,例如在计算加权平均值等操作时非常有用。
相关问题
解释代码features_poly = poly_transformer.get_feature_names(features) features_nonzero = np.array(features_poly)[lr.coef_ != 0] coef_nonzero = lr.coef_[lr.coef_ != 0]
- `poly_transformer.get_feature_names(features)`:这行代码使用 `poly_transformer` 对象对输入特征 `features` 进行多项式转换,并返回转换后的特征名称列表。
- `features_nonzero = np.array(features_poly)[lr.coef_ != 0]`:这行代码创建 `features_nonzero` 数组,其中包含了那些与非零系数相关的多项式特征。`np.array(features_poly)` 将多项式特征名称列表转换为 NumPy 数组,然后 `lr.coef_ != 0` 返回了一个大小与回归模型系数数组相同的布尔数组,指示哪些系数不为零。通过将这个布尔数组作为索引应用于特征名称数组,我们得到了与非零系数相关的特征名称数组。
- `coef_nonzero = lr.coef_[lr.coef_ != 0]`:这行代码创建 `coef_nonzero` 数组,其中包含了那些非零系数的回归模型系数。与上一行代码类似,`lr.coef_ != 0` 返回了一个布尔数组,其中指示哪些系数不为零。通过将这个布尔数组作为索引应用于 `lr.coef_`,我们得到了一个包含非零系数的数组 `coef_nonzero`,其大小与 `features_nonzero` 相同。
def forward(self, x, target): assert x.size(1) == self.size true_dist = x.data.clone() true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 2))#然后其他地方给0平分 true_dist.scatter_(1, target.data.unsqueeze(1), self.confidence) true_dist[:, self.padding_idx] = 0 mask = torch.nonzero(target.data == self.padding_idx) if mask.dim() > 0:#mask的地方都得是0 true_dist.index_fill_(0, mask.squeeze(), 0.0) self.true_dist = true_dist #计算KL散度 return self.criterion(x, Variable(true_dist, requires_grad=False))这段代码怎么进行数字转换
在这段代码中,没有明确的数字转换操作。代码主要涉及到张量的操作和索引填充,并没有对数字进行单独的转换。
如果你需要对数字进行转换,可以使用Python内置的类型转换函数进行操作。例如,你可以使用int()函数将一个浮点数转换为整数,或者使用float()函数将一个整数转换为浮点数。示例代码如下:
```python
x = 3.14
x = int(x) # 将浮点数转换为整数
y = 5
y = float(y) # 将整数转换为浮点数
```
根据你的实际需求,你可以在代码中找到需要进行数字转换的地方,并使用适当的类型转换函数进行操作。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)