lambda x: np.array([f1_grad(x), f2_grad(x)])
时间: 2023-11-24 13:06:18 浏览: 24
This lambda function returns the gradient vector of two functions f1 and f2 evaluated at a given point x. The gradient vector is a vector of partial derivatives of each function with respect to each input variable. The np.array() function is used to combine the gradient values into a single numpy array.
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kurtosis = np.apply_along_axis(lambda x: np.kurtosis(x), axis=1, arr=v_dv)
这行代码的作用是计算二维数组`v_dv`中每一行的峰度,并将结果存储在一个一维数组`kurtosis`中。
具体来说,`np.apply_along_axis`函数会沿着指定的轴(这里是`axis=1`,即沿着每一行)应用给定的函数(这里是`lambda x: np.kurtosis(x)`,即计算输入数组`x`的峰度),并将结果存储在输出数组`kurtosis`中。最终,`kurtosis`数组的长度等于`v_dv`数组的行数。
target_transform = tv.transforms.Lambda( lambda t: t. apply_(lambda x: self.inverted_order[x] if x in tmp_labels else masking_value) 做了什么 )
这段代码也是一个 PyTorch 的数据增强操作,它使用了 `tv.transforms.Lambda` 类来自定义一个转换函数,对目标张量数据进行修改。具体地,这个转换函数接收一个张量 `t`,并使用 `t.apply_` 方法对其中的每个元素 `x` 进行处理,如果 `x` 在 `tmp_labels` 中,则将其映射为 `self.inverted_order[x]`,否则将其映射为 `masking_value`。其中 `tmp_labels` 是一个指定的类别列表,`self.inverted_order` 是一个类别映射表,用于将原始类别映射为新的类别,`masking_value` 是一个遮罩值,用于将不在 `tmp_labels` 中的类别进行遮罩。也就是说,这个操作会将输入张量中的指定类别的元素进行类别映射,不在指定类别中的元素进行遮罩。