解释这行代码function [D,P]=minPathDi(i,w,opt) if nargin<3, opt=0;end m = size( w,1 ) ;tt = [ ] ;ss = [ ] ;ss( 1 ,1)= i ;V=1 :m;V( i) = [ ] ; ddi =min( w( i ,:)+w( :,i)') ; dd=[ddi;i];kk=2;[mdd, ndd]=size(dd); while ~isempty(V) [tmpd,j] =min(W( i,V));tmpj=V( j); for k=2:ndd [tmpl, jj] =min( dd( 1,k)+w( dd( 2,k),V)); tmp 2 =V( jj);tt ( k-1,:)=[tmp1,tmp2, jj]; end tmp =[tmpd, tmpj,j;tt ];[tmp3,tmp4]=min( tmp( :,1));

时间: 2023-12-13 07:04:10 浏览: 33
这是一个 Matlab 代码函数,函数名为 minPathDi,有三个输入参数 i、w、opt 和两个输出参数 D、P。其中 i 表示起点的编号,w 表示带权有向图的邻接矩阵,opt 表示路径计算方式的选择(默认为 0)。函数主要功能是计算从起点 i 到其它所有点的最短路径,并返回最短路径的长度和路径。具体实现方法是使用 Dijkstra 算法。代码中使用了一些变量,如 m 表示节点数目,tt 和 ss 分别表示待选路径和已选路径,V 表示未选择的节点集合,ddi 表示起点 i 到其它点的最短距离,dd 表示已知的最短路径,kk 表示路径的编号。在 while 循环中,每次选择一个距离最小的点加入已选路径,同时更新待选路径和最短路径信息。最后返回计算出的最短路径长度和路径。
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解释这行代码function [D,P]=minPathDi(i,w,opt)

这行代码定义了一个函数,函数名为 `minPathDi`,函数有三个输入参数 `i`、`w` 和 `opt`,两个输出参数 `D` 和 `P`。具体功能是求从起点到各个节点的最短路径,并返回最短路径的距离和路径信息。 其中 `i` 表示起点,`w` 表示节点间距离矩阵,`opt` 表示算法参数,可以是字符串或数值。函数会根据 `opt` 的不同值选择不同的算法来计算最短路径。 该函数的具体实现需要查看函数的代码。

代码解释: wandb_run = check_wandb_resume(opt)

这行代码的作用是检查是否需要恢复之前的 W&B 运行记录。 具体来说,它会根据传入的 `opt` 参数中的一些设置(如 `opt.resume` 、`opt.load_path` 等)来判断是否需要从之前的 W&B 记录中恢复运行。如果需要恢复,则会返回一个 W&B 运行对象,否则返回 `None`。返回的 W&B 运行对象可以用于在训练过程中记录指标等信息。

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请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

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