pl.seed_everything(opts.random_seed) 详细解释
时间: 2023-05-13 20:06:47 浏览: 324
这是一个用于设置随机数种子的函数,它可以确保在每次运行程序时生成的随机数序列都是相同的。这对于需要重现实验结果或调试代码非常有用。该函数的参数 opts.random_seed 是一个整数值,它可以是任何值,但通常使用当前时间戳或其他唯一的标识符作为种子值。
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解释一下这段代码% Set conjugate gradient uptions init_CG_opts.CG_use_FR = true; init_CG_opts.tol = 1e-6; init_CG_opts.CG_standard_alpha = true; init_CG_opts.debug = params.debug; CG_opts.CG_use_FR = params.CG_use_FR; CG_opts.tol = 1e-6; CG_opts.CG_standard_alpha = params.CG_standard_alpha; CG_opts.debug = params.debug; if params.CG_forgetting_rate == Inf || params.learning_rate >= 1 CG_opts.init_forget_factor = 0; else CG_opts.init_forget_factor = (1-params.learning_rate)^params.CG_forgetting_rate; end seq.time = 0;
这段代码主要用于设置共轭梯度(conjugate gradient)的选项。首先,定义了一个结构体变量 `init_CG_opts`,其中含了一些初始的共轭梯选项。这些选项包括是否使用 Fletcher-Reeves 更新规则(`CG_use_FR`)、收敛容差(`tol`)、是否使用标准步长算法(`CG_standard_alpha`)和调试模式(`debug`)。这些选项的值是根据 `params` 参数的相应值进行设置的。
接下来,定义了另一个结构体变量 `CG_opts`,用于存储最终的共轭梯度选项。这些选项的值是根据 `params` 参数的相应值进行设置的。与 `init_CG_opts` 不同的是,`CG_opts` 中的某些选项可能会覆盖 `init_CG_opts` 中的初始值。
最后,根据 `params.CG_forgetting_rate` 和 `params.learning_rate` 的值来设置 `CG_opts.init_forget_factor` 的值。如果 `params.CG_forgetting_rate` 等于正无穷或 `params.learning_rate` 大于等于1,则将 `CG_opts.init_forget_factor` 设置为0;否则,根据公式 `(1-params.learning_rate)^params.CG_forgetting_rate` 计算并设置 `CG_opts.init_forget_factor` 的值。
最后一行代码将 `seq.time` 设置为0,可能表示初始化序列的时间为0。
pyecharts的.set_series_opts
pyecharts中的.set_series_opts()是一个用于设置系列配置项的方法。该方法可以接受一个字典作为参数,字典中的键值对可以设置系列的各种配置项,例如颜色、透明度、标签等等。这个方法可以用来调整图表的显示效果,让图表更加美观和易于理解。例如,可以使用.set_series_opts()方法设置折线图的线条颜色和宽度,或者设置柱状图的标签位置和字体大小等等。总之,它是一个非常有用的方法,可以帮助我们精确地控制图表的各种显示效果。