.nonzero(as_tuple=False).size(0)

时间: 2023-11-24 22:06:14 浏览: 62
This code is used to find the number of non-zero elements in a tensor. Here, the input tensor is converted to a 1D tensor using the `as_tuple=False` argument in the `nonzero()` function. Then, the `size()` function is used to find the number of elements in this 1D tensor, which gives the count of non-zero elements in the original tensor.
相关问题

将inds = valid_mask.nonzero(as_tuple=False).squeeze(1)的数据修改为放到cpu上

C语言Socket编程是一种网络编程技术,它使用Socket API(应用程序接口)来实现网络通信。Socket API是一组函数和数据结构,它们定义了应用程序如何访问网络。在C语言中,使用Socket API可以创建客户端和服务器应用程序,使它们可以在网络上进行通信。 下面是一些常见的C语言Socket编程任务: 1. 创建一个Socket:使用socket()函数创建一个Socket,该函数返回一个Socket描述符。 2. 绑定Socket到端口:使用bind()函数将Socket绑定到一个本地端口。 3. 监听Socket:使用listen()函数监听Socket,使其可以接受来自客户端的连接请求。 4. 接受客户端连接请求:使用accept()函数接受来自客户端的连接请求,该函数返回一个新的Socket描述符,用于与客户端进行通信。 5. 与客户端通信:使用send()和recv()函数与客户端进行数据通信。 6. 关闭Socket:使用close()函数关闭Socket。 以下是一个简单的示例程序,它使用C语言Socket编程实现了一个简单的服务器应用程序: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #define PORT 8080 int main(int argc, char const *argv[]) { int server_fd, new_socket, valread; struct sockaddr_in address; int opt = 1; int addrlen = sizeof(address); char buffer[1024] = {0}; char *hello = "Hello from server"; // 创建Socket if ((server_fd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0)) == 0) { perror("socket failed"); exit(EXIT_FAILURE); } // 设置Socket选项 if (setsockopt(server_fd, SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR | SO_REUSEPORT, &opt, sizeof(opt))) { perror("setsockopt"); exit(EXIT_FAILURE); } address.sin_family = AF_INET; address.sin_addr.s_addr = INADDR_ANY; address.sin_port = htons( PORT ); // 将Socket绑定到端口 if (bind(server_fd, (struct sockaddr *)&address, sizeof(address))<0) { perror("bind failed"); exit(EXIT_FAILURE); } // 监听Socket if (listen(server_fd, 3) < 0) { perror("listen"); exit(EXIT_FAILURE); } // 接受客户端连接请求 if ((new_socket = accept(server_fd, (struct sockaddr *)&address, (socklen_t*)&addrlen))<0) { perror("accept"); exit(EXIT_FAILURE); } // 与客户端通信 valread = read( new_socket , buffer, 1024); printf("%s\n",buffer ); send(new_socket , hello , strlen(hello) , 0 ); printf("Hello message sent\n"); // 关闭Socket close(new_socket); close(server_fd); return 0; } ``` 这个程序创建了一个TCP服务器,它监听端口8080,并在接受客户端连接请求后向客户端发送一条消息。在程序运行时,可以使用telnet命令连接到服务器并发送一条消息: ``` $ telnet localhost 8080 Trying 127.0.0.1... Connected to localhost. Escape character is '^]'. Hello from client Hello from server Connection closed by foreign host. ``` 这个程序只是一个简单的示例,实际的Socket编程应用程序可能会更复杂,但是它演示了Socket编程的基本操作。

def forward(self, x, target): assert x.size(1) == self.size true_dist = x.data.clone() true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 2))#然后其他地方给0平分 true_dist.scatter_(1, target.data.unsqueeze(1), self.confidence) true_dist[:, self.padding_idx] = 0 mask = torch.nonzero(target.data == self.padding_idx) if mask.dim() > 0:#mask的地方都得是0 true_dist.index_fill_(0, mask.squeeze(), 0.0) self.true_dist = true_dist #计算KL散度 return self.criterion(x, Variable(true_dist, requires_grad=False))这段代码怎么进行数字转换

在这段代码中,没有明确的数字转换操作。代码主要涉及到张量的操作和索引填充,并没有对数字进行单独的转换。 如果你需要对数字进行转换,可以使用Python内置的类型转换函数进行操作。例如,你可以使用int()函数将一个浮点数转换为整数,或者使用float()函数将一个整数转换为浮点数。示例代码如下: ```python x = 3.14 x = int(x) # 将浮点数转换为整数 y = 5 y = float(y) # 将整数转换为浮点数 ``` 根据你的实际需求,你可以在代码中找到需要进行数字转换的地方,并使用适当的类型转换函数进行操作。
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解释下列代码 import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) print('User-based CF RMSE: ' + str(rmse(user_prediction, test_data_matrix)))

解释下列代码# -*- coding: gbk-*- import numpy as np import pandas as pd header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open("u.data", "r") as file_object: df = pd.read_csv(file_object, sep='\t', names=header) print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Number of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity item_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix.T) print(u" 物品相似度矩阵 :", item_similarity.shape) print(u"物品相似度矩阵: ", item_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于物品相似度矩阵的 if type == 'item': pred = ratings.dot(similarity) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]) print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 item_prediction = predict(train_data_matrix, item_similarity, type='item') print(item_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) item_prediction = np.nan_to_num(item_prediction) print('Item-based CF RMSE: ' + str(rmse(item_prediction, test_data_matrix)))

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