data = [0, 1, 2] min_val = min(data) max_val = max(data) norm_data = [(i - min_val) / (max_val - min_val) for i in data]
时间: 2024-01-17 20:03:21 浏览: 46
这段代码的作用是将列表data中的数据进行归一化处理,使得它们的取值范围都在0到1之间。具体来说,代码中首先使用min函数求出data中的最小值,然后使用max函数求出data中的最大值。接下来,对于data中的每个元素i,将其减去最小值min_val,再除以最大值和最小值之差max_val-min_val,即可得到归一化后的值norm_data。最后,norm_data中的数据就都在0到1之间了。
相关问题
def normalize_data(data):
该函数的作用是对数据进行归一化处理,使得数据的分布在[0,1]范围内。函数的输入参数为一个数据集,返回值为归一化后的数据集。
以下是一个可能的实现代码:
```python
def normalize_data(data):
"""
Normalize the input data to [0, 1] range.
"""
max_val = np.max(data)
min_val = np.min(data)
norm_data = (data - min_val) / (max_val - min_val)
return norm_data
```
该函数使用numpy库实现归一化处理,通过计算数据集的最大值和最小值,将数据集的值映射到[0,1]范围内。
pytorch部分代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model,输出预测结果,再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零(将loss关于weight的导数变成0) optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪,防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() # 否则,直接反向传播求梯度 else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错:RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1
这个报错是因为在计算batch_m时,index_float的维度是反过来的,应该将index_float.transpose(0,1)改为index_float.transpose(1,0),即将第0维和第1维交换。修改后的代码如下:
```
...
batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0))
...
```
你可以尝试修改后再运行看看是否还会出现报错。
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