def __init__(self, node_type_list, standardization, scenes=None, attention_radius=None, robot_type=None): self.scenes = scenes self.node_type_list = node_type_list self.attention_radius = attention_radius self.NodeType = NodeTypeEnum(node_type_list) self.robot_type = robot_type self.standardization = standardization self.standardize_param_memo = dict() self._scenes_resample_prop = None
时间: 2023-02-19 08:47:15 浏览: 101
这是一个 Python 代码的类的初始化函数 `__init__`。它接收参数:
- node_type_list:节点类型列表
- standardization:标准化参数
- scenes:场景(可选)
- attention_radius:关注半径(可选)
- robot_type:机器人类型(可选)
在函数内部,它会定义和初始化多个类的成员变量:
- self.scenes:场景
- self.node_type_list:节点类型列表
- self.attention_radius:关注半径
- self.NodeType:节点类型枚举
- self.robot_type:机器人类型
- self.standardization:标准化参数
- self.standardize_param_memo:标准化参数备忘录,一个字典类型
- self._scenes_resample_prop:场景重采样比例,初始值为 None。
相关问题
image = tf.image.per_image_standardization(image)
在您的代码中,`tf.image.per_image_standardization` 函数用于对图像进行标准化处理。该函数的作用是对每个图像进行零均值化和归一化,使得图像的像素值在均值为0,标准差为1的范围内。
如果您要处理多个图像,而不仅仅是一个图像,您需要对每个图像分别应用 `per_image_standardization` 函数。以下是修改后的代码示例:
```python
for index, img in enumerate(test_img):
image = Image.open(img)
image = image.resize([208, 208])
image_array = np.array(image)
image = tf.cast(image_array, tf.float32)
image = tf.image.per_image_standardization(image) # 对每个图像进行标准化处理
image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])
logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES)
logit = tf.nn.softmax(logit)
```
这样,您就可以对每个图像应用标准化处理,并将它们作为批量输入传递给模型。注意,在这个例子中,我们仍然使用了 `BATCH_SIZE` 的值为 1,因为每次处理一个图像。如果要处理多个图像,可以将 `BATCH_SIZE` 的值设置为大于 1 的数。
features_scaled = scaler_features.fit_transform(features)
这行代码使用了 `scaler_features` 对象中的 `fit_transform()` 方法,对 `features` 进行了特征缩放处理,并将处理结果赋值给了 `features_scaled` 变量。
特征缩放是机器学习中常用的一种预处理技术,它的目的是将不同的特征值映射到相同的尺度上,以消除不同特征间的量纲影响,从而提高模型的训练效果。常用的特征缩放方法有标准化(Standardization)和归一化(Normalization)等。这里使用的是 `scaler_features` 对象,它可以根据数据的特征范围来进行缩放。`fit_transform()` 方法是 `scaler_features` 对象的一个方法,用于对数据进行拟合和转换。
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