normalized_laplacian =(matrix.matmul(d_mat_inv_sqrt).transpose(0, 1).matmul(d_mat_inv_sqrt))中的matmul是什么意思
时间: 2024-05-25 16:19:51 浏览: 22
"matmul"是矩阵乘法的意思。在上面的公式中,“matrix.matmul(d_mat_inv_sqrt)”表示将矩阵“matrix”乘以矩阵“d_mat_inv_sqrt”,而“transpose(0, 1)”表示将结果转置,最后再将结果与矩阵“d_mat_inv_sqrt”相乘。这一系列的操作是计算拉普拉斯矩阵的归一化版本。
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attention_map_normalized_opt = tf.zeros_like(attention_map) for i in range(attention_map.shape[3]): channel = attention_map[:, :, :, i] # channel = np.reshape(attention_map[:, :, i],14,14) # for j in range(attention_map.shape[0]): #14*14 # max_value = np.max(channel) threshold = tf.contrib.distributions.percentile(channel,60)# yu zhi wei 60%,she qu xia yu 60%de bu fen threshold1 = np.full((14,14),threshold) print(channel,type(channel)) print(threshold1,type(threshold1)) normalized_channel = tf.where(channel >= threshold1, channel, 0) attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1), attention_map_normalized_opt[:, :, i+1:]], axis=-1)有哪些错误,帮我改过来
在这段代码中,有几个错误:
1. `tf.expend_dims` 应该是 `tf.expand_dims`,这是一个打错字的错误。
2. `tf.concat` 中的 `tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1)` 应该修改为 `tf.expand_dims(normalized_channel, axis=-1)`。
3. `threshold1` 应该被转换为 `tf.constant`,以与 `channel` 和其他张量的类型匹配。
4. `attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1), attention_map_normalized_opt[:, :, i+1:]], axis=-1)` 中的 `tf.expend_dims` 应该改为 `tf.expand_dims`。
下面是修改后的代码:
```
attention_map_normalized_opt = tf.zeros_like(attention_map)
for i in range(attention_map.shape[3]):
channel = attention_map[:, :, :, i]
threshold = tf.contrib.distributions.percentile(channel, 60)
threshold1 = tf.constant(np.full((14, 14), threshold))
normalized_channel = tf.where(channel >= threshold1, channel, 0)
attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expand_dims(normalized_channel, axis=-1), attention_map_normalized_opt[:, :, i+1:]], axis=-1)
```
如何使用循环输出df_A_0 = df_normalized_data[kms.labels_ == 0] df_A_1 = df_normalized_data[kms.labels_ == 1] df_A_2 = df_normalized_data[kms.labels_ == 2] df_A_3 = df_normalized_data[kms.labels_ == 3] df_A_4 = df_normalized_data
可以使用循环语句来遍历每一个聚类标签,然后根据标签提取出对应的数据,示例如下:
```
for i in range(5):
df_A = df_normalized_data[kms.labels_ == i]
print(f"df_A_{i}:")
print(df_A)
```
这个示例中使用 for 循环遍历了 5 个标签,每次提取对应标签的数据并赋值给 df_A,然后输出 df_A 的名称以及对应的数据。这样可以自动化地输出每一类的数据,避免了手动重复编写代码的麻烦。
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