scaling_out_dict['speech_start_sample_16k'] = mix_param_df['noise_samples_beginning_16k'].values scaling_out_dict['utterance_id'] = mix_param_df['utterance_id'].values np.savez(SCALING_NPZ_OUT.format(splt), **scaling_out_dict)
时间: 2023-10-08 22:09:33 浏览: 41
这段代码的意思是将一个字典 `scaling_out_dict` 中的两个键值对 `speech_start_sample_16k` 和 `utterance_id` 分别赋值为一个 Pandas DataFrame 类型的变量 `mix_param_df` 中的 `noise_samples_beginning_16k` 列和 `utterance_id` 列的值。然后使用 `np.savez()` 函数将 `scaling_out_dict` 中的键值对保存为一个 `.npz` 格式的文件,文件名通过字符串格式化的方式生成。
相关问题
tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer( )
`tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer()` 是 TensorFlow 中的一个初始化器函数,用于初始化神经网络中的权重。该函数采用了一种比较先进的初始化方法,即"Variance Scaling Initialization",可以有效地缓解梯度消失和梯度爆炸的问题,提高神经网络的训练效果。
该函数的语法如下:
```
tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer(factor=2.0, mode='FAN_IN', uniform=False, seed=None, dtype=tf.float32)
```
参数说明:
- `factor`:用于缩放输出的标准偏差的因子。默认值为 2.0。
- `mode`:确定使用的缩放方式。可以是 "FAN_IN"(输入节点数量),"FAN_OUT"(输出节点数量)或 "FAN_AVG"(输入和输出节点数量的平均值)。默认值为 "FAN_IN"。
- `uniform`:如果为 True,则从均匀分布中采样,否则从正态分布中采样。默认值为 False。
- `seed`:随机数生成器的种子。默认为 None。
- `dtype`:所需的初始化数据类型。默认为 tf.float32。
使用示例:
```python
import tensorflow as tf
# 定义一个全连接层,使用 variance scaling 初始化权重
fc1 = tf.layers.dense(inputs=x, units=256, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer())
# 定义一个卷积层,使用 variance scaling 初始化卷积核
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer())
```
scaling_out_dict['scaling_wsjmix_{}_{}'.format(sr_dir, datalen_dir)] = scaling_wsjmix scaling_out_dict['scaling_wham_speech_{}_{}'.format(sr_dir, datalen_dir)] = scaling_speech_wham scaling_out_dict['scaling_wham_noise_{}_{}'.format(sr_dir, datalen_dir)] = scaling_noise_wham
这似乎是 Python 代码片段,可以看出这里创建了一个字典 scaling_out_dict,并向其中添加了三个键值对,分别以字符串为键名。这些键名中包含了变量 sr_dir 和 datalen_dir 的值,这些变量可能是在代码的其他地方定义的。对应的值分别是 scaling_wsjmix、scaling_speech_wham 和 scaling_noise_wham。这些值可能是用于某种数据缩放或预处理的参数。
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