self.target_type

As an AI language model, I don't have any personal target type or goal. I am designed to assist users in generating human-like text based on the input given to me. I do not have personal preferences, goals, or desires. My purpose is to provide helpful and accurate responses to the best of my abilities.

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indices = (target*self.conf.stride(0) + pred.squeeze_().type_as(target)).type_as(self.conf) ones = torch.ones(1).type_as(self.conf).expand(indices.size(0)) self._conf_flat = self.conf.view(-1) self._conf_flat.index_add_(0, indices, ones)

这段代码中涉及了一些操作，我来逐行解释一下：

1. `indices = (target*self.conf.stride(0) + pred.squeeze_().type_as(target)).type_as(self.conf)`
这行代码计算了一个索引张量`indices`。它将`target`张量与`self.conf`的步长（stride）相乘，并加上经过`squeeze_()`操作和类型转换的`pred`张量。最后，通过`type_as(self.conf)`将结果的数据类型与`self.conf`保持一致。

2. `ones = torch.ones(1).type_as(self.conf).expand(indices.size(0))`
这行代码创建了一个值为1的张量`ones`，数据类型与`self.conf`相同，并通过`expand`方法将其扩展为与`indices`的大小相同。

3. `self._conf_flat = self.conf.view(-1)`
这行代码将`self.conf`张量进行形状变换，转换为一个一维张量，并将结果赋值给`self._conf_flat`。

4. `self._conf_flat.index_add_(0, indices, ones)`
这行代码执行了一个索引加法操作。它将`ones`张量按照`indices`中的索引值加到`self._conf_flat`中相应的位置上。`0`表示按行进行索引加法操作。

总体来说，这段代码的目的是根据预测结果和目标值更新一个名为`self._conf_flat`的一维张量，其中每个位置上的值加上1。这样做可以用来统计模型的预测情况。

解释一下这些代码：for s in range(n_informants + 1): for t in range(n_targets): self.p_plus[(n_informants,n_informants-1,t)] = 0.0 p_plus_t = 0.0 for informant_type in range(n_types): if informant_covered_payoff[informant_type][t] > informant_uncovered_payoff[informant_type][t]: p_plus_t += type_dist[informant_type] self.p_plus[(s, n_informants, t)] = comb(n_informants, s) * ( ((p_plus_t * p_w) ** s) * ((1-p_plus_t*p_w) ** (n_informants-s)) ) if s <= n_informants - 1: self.p_plus[(s, n_informants-1, t)] = comb(n_informants-1, s) * (((p_plus_t * p_w) ** s) * ((1-p_plus_t*p_w) ** (n_informants-1-s))) self.s_infty = self.no_informant_unlimited_resource_strategy() self.all_messages = set( ['target_{}_{}'.format(t, a) for t in range(n_targets) for a in ['+', '-']] ) self.all_messages.add('no_message') self.truth_message_per_type = [set() for _ in range(n_targets)] for target in range(n_targets): for informant_type in range(n_types): if informant_covered_payoff[informant_type][target] > informant_uncovered_payoff[informant_type][target]: self.truth_message_per_type[target].add('type_{}_+'.format(informant_type)) else: self.truth_message_per_type[target].add('type_{}_-'.format(informant_type))

这段代码实际上是一个循环，其中包含三个嵌套的 for 循环。先来看第一个循环：

for s in range(n_informants + 1):
    for t in range(n_targets):
        self.p_plus[(n_informants,n_informants-1,t)] = 0.0
        p_plus_t = 0.0
        for informant_type in range(n_types):
            if informant_covered_payoff[informant_type][t] > informant_uncovered_payoff[informant_type][t]:
                p_plus_t += type_dist[informant_type]
        self.p_plus[(s, n_informants, t)] = comb(n_informants, s) * ( ((p_plus_t * p_w) ** s) * ((1-p_plus_t*p_w) ** (n_informants-s)) )
        if s <= n_informants - 1:
            self.p_plus[(s, n_informants-1, t)] = comb(n_informants-1, s) * (((p_plus_t * p_w) ** s) * ((1-p_plus_t*p_w) ** (n_informants-1-s)))

第一个循环中，s 和 t 分别被初始化为 0 和 0，然后依次循环执行下面的代码块：

- 将 p_plus 字典中的一个特定位置设为 0.0。
- 初始化 p_plus_t 为 0.0。
- 对于所有的 informant_type，在 informant_covered_payoff 和 informant_uncovered_payoff 中比较对应位置的值，如果前者大于后者，则将 p_plus_t 加上 type_dist[informant_type]。
- 根据公式计算 p_plus 的值，并将其存储到 p_plus 字典的一个特定位置。
- 如果 s 小于等于 n_informants - 1，则根据公式计算 p_plus 的值，并将其存储到 p_plus 字典的另一个特定位置。

第二个循环中，则是将 self.s_infty, self.all_messages 和 self.truth_message_per_type 进行初始化。

在循环体内，使用 `set` 函数初始化了 self.all_messages，其中包括了一些字符串，这些字符串都是 'target_i_+' 或 'target_i_-' 的形式，其中 i 为目标的编号。这些字符串表示了不同的信息类型。

接下来，使用一个双重循环遍历所有目标和所有 informant_type，将真实信息存储到 self.truth_message_per_type 中。如果 informant_covered_payoff 大于 informant_uncovered_payoff，则认为 informant_type 可以提供正确的信息，因此将 'type_i_+' 加入到对应的 self.truth_message_per_type[target] 中。否则，将 'type_i_-' 加入到对应的 self.truth_message_per_type[target] 中。