learning_rate = list(itertools.product([0.001, 0.01, 0.1], repeat=2))
时间: 2024-05-23 09:13:42 浏览: 13
这行代码使用了 itertools 库中的 product() 函数,用于生成两个列表的笛卡尔积。在这里,第一个列表是 [0.001, 0.01, 0.1],第二个列表也是 [0.001, 0.01, 0.1]。repeat=2 意味着将这两个列表重复两次,因此生成的笛卡尔积将包含 9 个元素,即:
[(0.001, 0.001), (0.001, 0.01), (0.001, 0.1),
(0.01, 0.001), (0.01, 0.01), (0.01, 0.1),
(0.1, 0.001), (0.1, 0.01), (0.1, 0.1)]
这些元组可以用作学习率的组合,以便在机器学习模型中进行超参数调整。
相关问题
row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp] matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations)那这里的matrix_permutations呢,给我一些示例
`matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations)` 会对 `row_permutations` 中的每个迭代器进行排列,然后将它们的笛卡尔积作为最终结果。因为 `row_permutations` 中的每个迭代器都是对应矩阵 `mp` 中的一行进行排列的,所以 `matrix_permutations` 中的每个元素都是一个排列好的矩阵。
以下是一个示例:
假设有一个矩阵 `mp`:
```
mp = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]
```
使用 `row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp]` 对每一行进行排列操作,并使用 `matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations)` 对整个矩阵进行排列操作后,将得到以下 `matrix_permutations`:
```
[
((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((1, 2, 3), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((1, 2, 3), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
((1, 3, 2), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((1, 3, 2), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((1, 3, 2), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((1, 3, 2), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
((2, 1, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((2, 1, 3), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((2, 1, 3), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((2, 1, 3), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
((2, 3, 1), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((2, 3, 1), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((2, 3, 1), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((2, 3, 1), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
((3, 1, 2), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((3, 1, 2), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((3, 1, 2), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((3, 1, 2), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
((3, 2, 1), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((3, 2, 1), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((3, 2, 1), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((3, 2, 1), (4, 6, 5), (7, 9, 8))
]
```
可以看到,这里的每个元素都是一个排列好的矩阵,其中第一个元素 `((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9))` 就是原始矩阵 `mp`,而其他元素则是对 `mp` 进行不同排列得到的。
param_list = list(itertools.product(param_w, param_nodes)) 转成matlab
在Matlab中,您可以将以下Python代码转换为对应的Matlab代码:
```matlab
param_w = [1, 2, 3]; % 示例 param_w 列表
param_nodes = [4, 5, 6]; % 示例 param_nodes 列表
% 使用 meshgrid 函数生成所有可能的组合
[param_w_mesh, param_nodes_mesh] = meshgrid(param_w, param_nodes);
% 将生成的组合转换为行向量形式
param_list = [param_w_mesh(:), param_nodes_mesh(:)];
```
上述代码使用了Matlab中的`meshgrid`函数来生成`param_w`和`param_nodes`所有可能组合的网格矩阵。然后,使用`:()`操作符将网格矩阵展开为行向量,并将结果存储在`param_list`中。请注意,此处的`param_w`和`param_nodes`是示例列表,您需要根据实际情况进行修改。
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