mean_acc_ += (cur_acc - mean_acc_) / N; N++;
时间: 2023-08-28 17:05:30 浏览: 54
这段代码是用于计算加速度的移动平均值。
首先,`mean_acc_` 是一个变量,用于保存之前的加速度平均值。
然后,`(cur_acc - mean_acc_) / N` 表示当前加速度 `cur_acc` 与之前的平均加速度 `mean_acc_` 的差值除以 `N`,其中 `N` 是一个计数器,表示当前已经处理的加速度数量。
接下来,`mean_acc_ += (cur_acc - mean_acc_) / N` 表示将计算得到的差值加到平均加速度 `mean_acc_` 上,以更新平均值。这里使用了 `+=` 运算符来实现累加。
最后,`N++` 用于递增计数器 `N`,表示已经处理了一个新的加速度值。
这段代码可以用于实时计算加速度的移动平均值,并且随着处理更多的加速度数据,平均值会逐渐趋近于整体的平均值。
相关问题
cov_acc_ = cov_acc_ * (N - 1.0) / N + (cur_acc - mean_acc_).cwiseProduct(cur_acc - mean_acc_) * (N - 1.0) / (N * N);N++
这段代码看起来是在计算累积的协方差。让我解释一下每个变量的含义:
- `cov_acc_` 是累积的协方差值。
- `N` 是样本数量。
- `cur_acc` 是当前样本的值。
- `mean_acc_` 是累积的均值。
根据代码,我们可以看到以下步骤:
1. `cov_acc_` 乘以 `(N - 1.0) / N`,这是为了将之前的累积协方差进行缩放,使其适应新样本的加入。
2. `(cur_acc - mean_acc_).cwiseProduct(cur_acc - mean_acc_)` 这一部分计算当前样本与均值的差值,并对每个元素进行平方。
3. 将上述结果乘以 `(N - 1.0) / (N * N)`,这是为了将差值平方的累积协方差进行缩放,使其适应新样本的加入。
4. 将上述结果加到 `cov_acc_` 中,以更新累积协方差。
5. `N` 自增。
总结起来,这段代码是为了计算累积的协方差,并将新样本的贡献加入其中。
127 current+=cur_acc.item() 128 n=n+1 --> 129 total_correct+=get_num_correct(preds,labels) 130 train_loss=loss/n 131 train_acc=current/n UnboundLocalError: local variable 'total_correct' referenced before assignment
这个错误通常发生在局部变量在使用前未被赋值的情况下。在你的代码中,变量 `total_correct` 在使用前未被赋值,因此 Python 抛出了 `UnboundLocalError` 错误。
要解决这个问题,你需要在使用变量之前先进行赋值。你可以在函数开头为 `total_correct` 赋一个初始值,比如 `total_correct = 0`。这样就可以解决这个错误了。你的代码应该像这样:
```
total_correct = 0
n = 0
current = 0
for batch in data:
texts, labels = batch
preds = model(texts)
loss = criterion(preds, labels)
cur_acc = accuracy(preds, labels)
current += cur_acc.item()
total_correct += get_num_correct(preds, labels)
n = n + 1
train_loss = loss / n
train_acc = current / n
```