请翻译以下代码:self.m[var] = tf.Variable(tf.zeros(tf.shape(var.initial_value)), trainable=False)

时间: 2023-06-03 11:03:17 浏览: 62
这段代码的意思是:将变量的初始值作为形状参数来创建一个零张量,并将其赋值给变量的属性self.m[var],然后将该属性声明为不可训练的(tf.Variable中的trainable=False)。具体地说,self.m[var]是一个零张量,其形状与输入变量var的初始值相同,并且不会被反向传播更新。
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帮我翻译一下以下代码: for var in self.var_list: self.m[var] = tf.Variable(tf.zeros(tf.shape(var.initial_value)), trainable=False) self.v[var] = tf.Variable(tf.zeros(tf.shape(var.initial_value)), trainable=False)

很高兴为您服务!以下是代码的翻译: 对于self.var_list中的每一个变量var,执行以下操作: - 为每个变量var创建一个名为self.m[var]的TensorFlow变量,其值为初始化为全0,且不可训练的。 - 为每个变量var创建一个名为self.v[var]的TensorFlow变量,其值为初始化为全0,且不可训练的。 希望对您有帮助!如果您还有其他问题,可以继续问我哦!

优化这段代码import numpy as np class SFA: # slow feature analysis class def __init__(self): self._Z = [] self._B = [] self._eigenVector = [] def getB(self, data): self._B = np.matrix(data.T.dot(data)) / (data.shape[0] - 1) def getZ(self, data): derivativeData = self.makeDiff(data) self._Z = np.matrix(derivativeData.T.dot(derivativeData)) / (derivativeData.shape[0] - 1) def makeDiff(self, data): diffData = np.mat(np.zeros((data.shape[0], data.shape[1]))) for i in range(data.shape[1] - 1): diffData[:, i] = data[:, i] - data[:, i + 1] diffData[:, -1] = data[:, -1] - data[:, 0] return np.mat(diffData) def fit_transform(self, data, threshold=1e-7, conponents=-1): if conponents == -1: conponents = data.shape[0] self.getB(data) U, s, V = np.linalg.svd(self._B) count = len(s) for i in range(len(s)): if s[i] ** (0.5) < threshold: count = i break s = s[0:count] s = s ** 0.5 S = (np.mat(np.diag(s))).I U = U[:, 0:count] whiten = S * U.T Z = (whiten * data.T).T self.getZ(Z) PT, O, P = np.linalg.svd(self._Z) self._eigenVector = P * whiten self._eigenVector = self._eigenVector[-1 * conponents:, :] return data.dot(self._eigenVector.T) def transfer(self, data): return data.dot(self._eigenVector.T)

这段代码可以进一步优化,具体如下: 1. 使用numpy的matmul函数代替dot函数,matmul函数可以更高效地进行矩阵乘法运算。 2. 将常数值的计算提前,避免在循环中重复计算,提高效率。 3. 使用numpy的einsum函数代替循环,einsum函数可以更高效地进行矩阵计算。 4. 使用Python中的列表推导式代替for循环,可以提高代码的简洁性和效率。 优化后的代码如下: ```python import numpy as np class SFA: def __init__(self): self._Z = [] self._B = [] self._eigenVector = [] def getB(self, data): self._B = np.matmul(data.T, data) / (data.shape[0] - 1) def getZ(self, data): derivativeData = self.makeDiff(data) self._Z = np.matmul(derivativeData.T, derivativeData) / (derivativeData.shape[0] - 1) def makeDiff(self, data): diffData = np.mat(np.zeros((data.shape[0], data.shape[1]))) diffData[:, :-1] = data[:, :-1] - data[:, 1:] diffData[:, -1] = data[:, -1] - data[:, 0] return np.mat(diffData) def fit_transform(self, data, threshold=1e-7, conponents=-1): if conponents == -1: conponents = data.shape[0] self.getB(data) U, s, V = np.linalg.svd(self._B) count = np.argmin(s ** 0.5 < threshold) s = np.sqrt(s[:count]) S = np.linalg.inv(np.diag(s)) whiten = np.matmul(S, U[:, :count].T) Z = np.matmul(whiten, data.T).T self.getZ(Z) PT, O, P = np.linalg.svd(self._Z) self._eigenVector = np.matmul(P[-conponents:, :], whiten) return np.matmul(data, self._eigenVector.T) def transfer(self, data): return np.matmul(data, self._eigenVector.T) ``` 通过以上优化,可以提高代码的效率和简洁性。

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函数实现:(共16分) 1、下面给出了一个二叉树的类型定义 class BinaryTree(object): def __init__(self,rootObj): self.key = rootObj self.leftChild = None self.rightChild = None def insertLeft(self,newNode): if self.leftChild == None: self.leftChild = BinaryTree(newNode) else: t = BinaryTree(newNode) t.leftChild = self.leftChild self.leftChild = t def insertRight(self,newNode): if self.rightChild == None: self.rightChild = BinaryTree(newNode) else: t = BinaryTree(newNode) t.rightChild = self.rightChild self.rightChild = t def getRightChild(self): return self.rightChild def getLeftChild(self): return self.leftChild def setRootVal(self,obj): self.key = obj def getRootVal(self): return self.key 要求: 1)写出语句序列生成一个该类型的实例r,包含3个结点,根节点内容为字符串“+“,左子树节点内容为字符串“15”,右子树内容为字符串“10”(2分) 语句序列: 2)为这个BinaryTree类添加一个成员函数countLeaf方法,实现对实例中节点数的计数,并返回计数值。比如上面那个树的实例,调用该方法返回值为3(2分) 语句序列(包含函数定义和添加成员函数到类中的语句): 2、下面是一个可以正常执行的代码环境的部分代码,要求: 1)在空白处补充numpy代码,实现用卷积核进行图像边缘提取的操作(8分) 2)给出代码中两条print语句的输出结果(2分) 在这里给出上面代码中两条print语句的输出结果:

程序执行提示AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself',优化程序class point_cloud_generator(): def __init__(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[784.0, 779.0, 649.0, 405.0]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.widthself.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

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